首頁資訊 Nature Medicine

Nature Medicine

來源：泰然健康網時間：2024年11月28日 18:48

引言

在當今全球健康挑戰(zhàn)中，心血管疾病和糖尿病等慢性疾病的發(fā)病率不斷攀升，這些疾病與飲食習慣和生活方式緊密相關。盡管已有大量研究證實了飲食和生活方式改變對降低多種慢性疾病風險的有效性，但現(xiàn)行的飲食指南普及率并不理想，且個體對食物的反應存在巨大差異，這導致了單一的飲食模式并不適合所有人。因此，個性化營養(yǎng)計劃（Personalized Nutrition Programs）應運而生，旨在根據個體的生物學特征、遺傳背景和生活方式提供定制化的飲食建議，以提高飲食依從性和健康效益。

5月8日發(fā)表于Nature Medicine的研究“Effects of a personalized nutrition program on cardiometabolic health: a randomized controlled trial”，探討了個性化飲食計劃（Personalized Dietary Program, PDP）與傳統(tǒng)飲食建議相比，在改善心臟代謝健康方面的效果。研究團隊通過隨機對照試驗，將參與者隨機分配至PDP組和對照組（接受美國農業(yè)部膳食指南的一般性建議），并進行了為期18周的跟蹤研究。PDP組的飲食建議基于食物特性、個體餐后血糖和甘油三酯（Triglyceride, TG）反應、微生物組以及健康史等多重生物標志物，通過移動應用程序提供個性化的食物評分。研究結果表明，在意向性治療分析中，與對照組相比，PDP組在降低TG水平方面表現(xiàn)出顯著效果，同時在次要結局指標上，包括體重、腰圍、糖化血紅蛋白（Hemoglobin A1c, HbA1c）、飲食質量和微生物組多樣性等方面也有顯著改善，特別是在高度依從PDP的參與者中。

該研究不僅證實了個性化營養(yǎng)計劃在改善心臟代謝健康方面的潛在優(yōu)勢，而且為個性化營養(yǎng)的科學基礎和臨床應用提供了有力的證據。通過結合個體的生物學信息和生活方式，個性化飲食建議能夠更有效地促進健康行為的改變，并可能對預防和管理慢性疾病產生重要影響。此外，研究還發(fā)現(xiàn)個性化飲食對腸道微生物組的積極影響，這進一步強調了飲食、腸道健康和整體代謝健康之間的復雜聯(lián)系。這些發(fā)現(xiàn)為未來個性化營養(yǎng)研究和實踐指明了方向，即通過更精準的方法來滿足個體獨特的健康需求，從而提高公共健康水平。

Highlights

該研究采用了隨機對照試驗的方法，對比了個性化飲食計劃（Personalized Dietary Program, PDP）和標準飲食建議（對照組）對心臟代謝健康的影響。研究集中在個性化營養(yǎng)的效用上，即是否能夠通過考慮個體差異來提供更有效的飲食建議。該研究亮點在于其18周的長期跟蹤和綜合考慮了食物特性、個體的餐后血糖和甘油三酯（Triglyceride, TG）反應、微生物組以及健康史等多重因素來生成個性化食物評分。研究發(fā)現(xiàn)，與對照組相比，PDP組在降低甘油三酯（TG）水平方面表現(xiàn)出顯著效果。此外，PDP組在體重、腰圍、糖化血紅蛋白（Hemoglobin A1c, HbA1c）等次要結局指標上也有顯著改善，尤其是在高度依從PDP的參與者中。這些結果表明個性化飲食建議在改善心臟代謝健康方面具有潛在優(yōu)勢。研究的另一個亮點是其多維度個性化方法，不僅考慮了食物的宏觀營養(yǎng)素，還包括了食物的血糖負荷（Glycemic Load）、脂肪質量、加工程度和食物組（如肉類、水果、蔬菜和發(fā)酵食品）。這些個性化的食物評分結合了個體的葡萄糖控制、餐后TG濃度、動脈粥樣硬化性心血管疾病風險、健康史和微生物組組成。研究還探討了個性化飲食對腸道微生物組的影響，發(fā)現(xiàn)PDP組的腸道微生物組多樣性（beta-diversity）有顯著改善，這與參與者在體重和腰圍變化上的積極結果相一致。這一發(fā)現(xiàn)強調了飲食、腸道健康和代謝健康之間的復雜聯(lián)系。研究中未報告與干預相關的嚴重不良事件，顯示出個性化飲食計劃的安全性。此外，通過問卷調查和移動應用程序記錄的飲食習慣，研究評估了參與者對飲食建議的依從性，發(fā)現(xiàn)PDP組的依從性較高。該研究的意義在于提供了個性化營養(yǎng)在改善心臟代謝健康方面的科學證據，并為個性化營養(yǎng)的實施提供了實用的工具和方法。研究結果支持個性化營養(yǎng)作為一種潛在的、更有效的飲食干預手段，有助于預防和管理慢性疾病，同時也為未來的個性化營養(yǎng)研究和實踐指明了方向。

Strategies

研究采用了隨機對照試驗（Randomized Controlled Trial, RCT）的設計，這是一個金標準臨床試驗設計，用于評估醫(yī)療干預的效果。參與者招募與隨機化招募了40至70歲的成年人，確保樣本能夠代表美國平均水平的人口。參與者通過電子廣告招募，并完成了在線篩選問卷。符合條件的參與者被隨機分配到PDP組或對照組，使用最小化隨機化程序以平衡兩個組的基線特征。干預措施對照組：接受了基于美國農業(yè)部（United States Department of Agriculture, USDA）2020-2025膳食指南的標準飲食建議。PDP組：通過移動應用程序接受個性化飲食建議，該建議基于ZOE 2022算法，考慮了食物特性、個體的餐后血糖和甘油三酯（Triglyceride, TG）反應、微生物組以及健康史。數(shù)據收集收集了參與者的基線數(shù)據，包括血液樣本、問卷調查、身體測量和糞便樣本。PDP組參與者還完成了連續(xù)葡萄糖監(jiān)測（Continuous Glucose Monitoring, CGM）和標準化餐食測試。主要與次要結局指標主要結局指標為血清TG濃度和低密度脂蛋白膽固醇（Low-Density Lipoprotein Cholesterol, LDL-C）濃度的變化。次要結局指標包括體重、腰圍、血壓、HbA1c、飲食質量、微生物組多樣性等。

研究設計（Credit: Nature Medicine）

CONSORT圖（Credit: Nature Medicine）

Behind the Scenes

主要研究結果

主要結果指標血清甘油三酯（Serum Triglycerides, TG）：PDP組從基線到18周的平均變化為降低0.21 mmol/l（95% CI: -0.33 to -0.10），而對照組為降低0.07 mmol/l（95% CI: -0.15 to 0.02）。兩組之間的差異在統(tǒng)計上是顯著的（P = 0.016）。血清低密度脂蛋白膽固醇（Serum Low-Density Lipoprotein Cholesterol, LDL-C）：PDP組的平均變化為降低0.01 mmol/l（95% CI: -0.08 to 0.09），對照組為增加0.04 mmol/l（95% CI: -0.05 to 0.13）。兩組之間的差異不顯著（P = 0.521）。次要結果指標體重（Body Weight）：PDP組平均減少了2.46 kg（95% CI: -3.67 to -1.25），而對照組增加了0.30 kg（95% CI: -0.56 to 1.15），兩組之間的差異在統(tǒng)計上是顯著的（P < 0.001）。腰圍（Waist Circumference）：PDP組平均減少了2.35 cm（95% CI: -4.07 to -0.63），對照組減少了0.59 cm（95% CI: -1.81 to 0.63），兩組之間的差異在統(tǒng)計上是顯著的（P = 0.008）。糖化血紅蛋白（Hemoglobin A1c, HbA1c）：PDP組平均降低了0.05%（95% CI: -0.01 to -0.001），對照組平均增加了0.03%（95% CI: -0.01 to 0.07），兩組之間的差異在統(tǒng)計上是顯著的（P < 0.001）。健康飲食指數(shù)得分（Healthy Eating Index score, HEI score）：PDP組平均增加了7.08（95% CI: 5.02 to 9.15），而對照組減少了0.08（95% CI: -1.35 to 1.50），兩組之間的差異在統(tǒng)計上是顯著的（P < 0.001）。其他觀察指標血壓（Blood Pressure）、胰島素（Insulin）、葡萄糖（Glucose）、C-肽（C-peptide）、載脂蛋白A1和B（Apolipoprotein A1 and B）以及餐后甘油三酯（Postprandial Triglycerides）在兩組間沒有顯著差異。腸道微生物組（Gut Microbiome）研究還發(fā)現(xiàn)PDP組在改變腸道微生物組的多樣性（beta-diversity）方面比對照組有更大的影響，這與飲食質量的提高相一致。安全性（Safety）沒有報告與干預相關的嚴重不良事件。依從性（Adherence）PDP組的參與者報告了更高的飲食建議依從性，且在高依從性的PDP參與者中觀察到更大的健康結局改善。個性化營養(yǎng)計劃的有效性個性化營養(yǎng)計劃的有效性在該研究中得到了顯著的體現(xiàn)，特別是在改善甘油三酯（Triglycerides, TG）水平、體重、腰圍和糖化血紅蛋白（Hemoglobin A1c, HbA1c）等心臟代謝健康指標方面。與標準飲食建議相比，PDP展現(xiàn)了其獨特的優(yōu)勢。首先，PDP組在降低TG水平方面的效果顯著優(yōu)于對照組。研究中，PDP組的TG水平平均下降了0.21 mmol/l，而對照組僅下降了0.07 mmol/l，這一差異在統(tǒng)計上是顯著的（P = 0.016）。這一結果與之前的研究一致，表明個性化飲食可以更有效地調節(jié)個體的血脂水平，尤其是對于對食物反應存在個體差異的人群。其次，PDP在促進體重減輕方面也表現(xiàn)出了優(yōu)越性。PDP組的體重平均下降了2.46 kg，而對照組則上升了0.30 kg，兩組之間的差異在統(tǒng)計上同樣顯著（P < 0.001）。這一發(fā)現(xiàn)對于公共健康具有重要意義，因為即使是小幅度的體重減輕，也已被證明可以改善心血管健康并降低慢性疾病風險。此外，PDP組在腰圍減少方面也顯示出了顯著的效果，平均減少了2.35 cm，而對照組僅減少了0.59 cm（P = 0.008）。腰圍的減少直接關聯(lián)到中心性肥胖的降低，這是心臟代謝疾病的一個獨立風險因素。最后，PDP組在降低HbA1c水平方面也表現(xiàn)出了積極的趨勢，平均下降了0.05%，而對照組則上升了0.03%（P < 0.001）。HbA1c是衡量長期血糖控制的指標，其降低表明個性化飲食計劃可能對血糖管理有積極作用，這對于預防和管理糖尿病具有潛在的重要意義。LDL-C水平未顯著改變的可能原因在該研究中，盡管個性化飲食計劃在改善甘油三酯（Triglycerides, TG）水平、體重、腰圍和糖化血紅蛋白（Hemoglobin A1c, HbA1c）等指標上表現(xiàn)出顯著效果，但在低密度脂蛋白膽固醇（Low-Density Lipoprotein Cholesterol, LDL-C）水平的改變上，與對照組相比并未觀察到顯著差異。這一結果可能由幾個因素解釋：LDL-C的調節(jié)機制：LDL-C的調節(jié)可能比TG和體重等指標更為復雜，它不僅受飲食因素的影響，還與遺傳、生活方式、身體活動水平、以及其他代謝途徑緊密相關。因此，短期內個性化飲食可能不足以產生顯著的LDL-C變化。個體差異：不同個體對飲食改變的反應可能存在顯著差異。一些參與者可能需要更長時間的個性化飲食干預，或者可能需要結合藥物治療來有效調節(jié)LDL-C水平。飲食建議的依從性：雖然PDP組的參與者報告了較高的飲食建議依從性，但實際的飲食攝入可能與建議仍存在偏差，這可能影響了LDL-C水平的變化。研究期限：該研究的干預期限為18周，可能對于LDL-C這一指標來說，時間跨度不足以觀察到顯著的變化。一些研究表明，LDL-C的水平可能需要更長時間的飲食改變和生活方式干預才能顯著改善。對照組的飲食改善：對照組參與者雖然接受了標準飲食建議，但在研究期間可能也進行了一定程度的飲食改善，這可能縮小了兩組間LDL-C變化的差異。基線LDL-C水平：參與者的基線LDL-C水平可能對結果產生影響。如果PDP組和對照組在基線時的LDL-C水平已經存在差異，或者PDP組的LDL-C水平已經處于較優(yōu)的水平，那么改善空間可能有限。飲食成分的復雜性：LDL-C受多種飲食成分的影響，包括飽和脂肪、反式脂肪、膽固醇攝入以及總熱量攝入等。個性化飲食計劃可能需要更精細地調整這些成分的比例，才能對LDL-C產生顯著影響。與先前的研究相比，該研究的LDL-C結果可能表明個性化飲食對LDL-C的影響不如對TG和體重的影響明顯，這可能提示個性化營養(yǎng)計劃在不同血脂成分上的效果存在差異。所以，雖然PDP在改善LDL-C水平上未顯示出顯著效果，但這并不意味著個性化飲食計劃在調節(jié)LDL-C上無效?？赡苄枰L時間的干預、更精細的飲食調整、或者結合其他干預措施，如增加身體活動，來實現(xiàn)LDL-C水平的顯著改善。未來的研究需要進一步探索個性化飲食對LDL-C影響的長期效果和最佳干預策略。個性化營養(yǎng)領域相關研究個體對食物的不同反應：研究發(fā)現(xiàn)，個體對食物的反應存在顯著差異，這可能與遺傳、腸道微生物組、代謝類型和生活方式等因素有關。

Berry, S. E. et al. Human postprandial responses to food and potential for precision nutrition. Nat. Med. 26, 964–973 (2020).

基因與營養(yǎng)反應：基因多態(tài)性被發(fā)現(xiàn)可以影響個體對特定營養(yǎng)素的代謝和響應，如對脂肪和碳水化合物的代謝途徑。Gardner, C. D. et al. Effect of low-fat vs low-carbohydrate diet on 12-month weight loss in overweight adults and the association with genotype pattern or insulin secretion: the DIETFITS randomized clinical trial. JAMA 319, 667–679 (2018).腸道微生物組的作用：腸道微生物組與宿主代謝健康之間存在復雜的相互作用，特定的微生物群可能與肥胖、糖尿病等代謝性疾病有關。David, L. A. et al. Diet rapidly and reproducibly alters the human gut microbiome. Nature 505, 559–563 (2014).飲食質量的改善：個性化營養(yǎng)計劃已被證明可以提高飲食質量，例如通過增加膳食纖維攝入和減少高糖食物的攝入。Jinnette, R. et al. Does personalized nutrition advice improve dietary intake in healthy adults? A systematic review of randomized controlled trials. Adv. Nutr. 12, 657–669 (2021).血糖和血脂反應的個性化：通過預測個體對特定食物的血糖和血脂反應，個性化飲食可以更有效地控制血糖水平和改善血脂譜。Zeevi, D. et al. Personalized nutrition by prediction of glycemic responses. Cell 163, 1079–1094 (2015).體重管理：個性化飲食建議已被用于體重管理，一些研究表明個性化飲食可以促進體重減輕，盡管效果大小和臨床意義仍有待進一步研究。Ben-Yacov, O. et al. Personalized postprandial glucose response-targeting diet versus Mediterranean diet for glycemic control in prediabetes. Diabetes Care 44, 1980–1991 (2021).生活方式的協(xié)同效應：個性化營養(yǎng)計劃通常與生活方式建議（如運動和睡眠模式）結合使用，以增強對代謝健康的總體影響。Aldubayan, M. A. et al. A double-blinded, randomized, parallel intervention to evaluate biomarker-based nutrition plans for weight loss: the PREVENTOMICS study. Clin. Nutr. 41, 1834–1844 (2022).技術的應用：移動應用程序和可穿戴設備的應用使得個性化營養(yǎng)計劃的實施更加便捷和精確，可以實時監(jiān)測飲食攝入和生理反應。Popp, C. J. et al. Effect of a personalized diet to reduce postprandial glycemic response vs a low-fat diet on weight loss in adults with abnormal glucose metabolism and obesity: a randomized clinical trial. JAMA Netw. Open 5, e2233760 (2022).長期依從性和效果：研究正在探索如何提高個性化營養(yǎng)計劃的長期依從性，以及如何通過個性化建議實現(xiàn)持續(xù)的健康效果。Li, M., Gong, W., Wang, S. & Li, Z. Trends in body mass index, overweight and obesity among adults in the USA, the NHANES from 2003 to 2018: a repeat cross-sectional survey. BMJ Open 12, e065425 (2022).該研究的潛在影響
個性化營養(yǎng)的科學基礎加強：研究結果支持個性化營養(yǎng)作為一種有效的方法來改善心臟代謝健康。這為個性化營養(yǎng)的科學基礎增添了新的證據，可能會促使更多的研究者和醫(yī)療專業(yè)人員考慮將個性化飲食建議納入臨床實踐。飲食指南的定制化：傳統(tǒng)的飲食指南通常提供一般性建議，而該研究強調了根據個體的生物學特征和健康史定制飲食建議的重要性。這可能會推動未來飲食指南向更加個性化的方向發(fā)展。心臟代謝疾病預防和管理的新策略：通過個性化飲食計劃改善TG水平、體重和腰圍等指標，為預防和管理心臟代謝疾病提供了新策略。這可能會影響醫(yī)療專業(yè)人員在治療心臟代謝疾病時的方法選擇。腸道微生物組與健康關聯(lián)的新見解：研究結果揭示了個性化飲食對腸道微生物組多樣性的積極影響，這為理解飲食、腸道健康和代謝健康之間的復雜關系提供了新見解。技術在個性化營養(yǎng)中的作用：該研究中使用的技術，如移動應用程序和連續(xù)葡萄糖監(jiān)測（CGM），展示了技術在個性化營養(yǎng)實施中的重要性。這可能會促進更多技術工具的開發(fā)和應用，以支持個性化飲食計劃的制定和依從性。長期依從性和生活方式改變：研究結果強調了高依從性與更好的健康結果之間的關聯(lián)，這可能會鼓勵研究者和實踐者開發(fā)策略來提高個體對健康飲食計劃的長期依從性。公共衛(wèi)生政策和飲食建議：研究結果可能會影響公共衛(wèi)生政策制定者和營養(yǎng)專家在制定飲食建議時的考量，促使他們考慮更多基于證據的個性化方法。個性化營養(yǎng)的經濟模型：該研究的長期效果和依從性數(shù)據可能有助于建立個性化營養(yǎng)的經濟模型，評估其成本效益，這可能對醫(yī)療保險公司和政策制定者具有吸引力。潛在的局限性研究的干預期限為18周，可能不足以觀察到某些健康指標如低密度脂蛋白膽固醇（LDL-C）的顯著變化。長期的飲食改變和生活方式干預可能對于某些慢性疾病指標的影響更為明顯。
研究參與者可能不足以代表所有人群，因為他們是通過網絡廣告招募的，這可能導致樣本選擇偏差，限制了研究結果的普遍適用性。
雖然通過問卷和移動應用程序記錄的飲食數(shù)據來評估依從性，但自我報告的方法可能存在偏差，無法完全準確反映參與者的實際飲食行為。
對照組與PDP組在接觸頻率和干預強度上可能存在差異，這可能影響了兩組間的比較結果。
研究中未能準確捕捉參與者體力活動狀態(tài)的變化，而體力活動是影響心臟代謝健康的重要因素。
盡管研究中對腸道微生物組進行了分析，但微生物組的復雜性可能超出了當前分析方法的覆蓋范圍，且微生物組與健康之間的因果關系尚未完全闡明。
研究中使用的ZOE 2022算法雖然考慮了多種因素，但個性化營養(yǎng)算法的預測能力可能受限于當前的技術和算法發(fā)展水平。
研究未報告與干預相關的嚴重不良事件，但長期堅持個性化飲食計劃的安全性和效果尚未評估。
研究未涉及個性化飲食計劃的經濟成本和在不同社會經濟群體中的可行性，這可能影響其在更廣泛人群中的推廣。
研究結果可能不適用于兒童、老年人或有特定健康狀況的人群，因為研究僅限于40至70歲的成年人群。潛在的研究方向評估個性化飲食計劃（PDP）對心臟代謝健康指標的長期影響，包括持續(xù)時間更長的跟蹤研究，以確定健康改善的持久性和潛在的長期健康益處。
進一步開發(fā)和完善個性化營養(yǎng)算法，整合更多的生物標志物和生活方式數(shù)據，提高預測個性化飲食反應的準確性。
研究個性化營養(yǎng)計劃的經濟成本和效益，包括直接和間接成本，以及與標準飲食建議相比的成本效益比。
探索個性化營養(yǎng)計劃在不同年齡、性別、種族和不同健康狀況人群中的適用性，以及如何調整計劃以滿足不同人群的需求。
深入研究飲食如何通過影響腸道微生物組（Gut Microbiome）來改善心臟代謝健康，以及微生物組與宿主代謝之間的相互作用。
開發(fā)和測試新的移動健康技術工具，以支持個性化飲食計劃的實施，提高參與者的依從性和干預的可訪問性。
研究體力活動與個性化營養(yǎng)計劃相結合對心臟代謝健康的綜合影響，以及如何優(yōu)化兩者的協(xié)同效應。
評估個性化飲食計劃的安全性和耐受性，特別是在長期堅持和不同人群中的風險和益處。
在更廣泛的地理區(qū)域和不同人群中進行隨機對照試驗，以驗證研究結果的普遍性和外推性。

Bermingham KM, Linenberg I, Polidori L, Asnicar F, Arrè A, Wolf J, Badri F, Bernard H, Capdevila J, Bulsiewicz WJ, Gardner CD, Ordovas JM, Davies R, Hadjigeorgiou G, Hall WL, Delahanty LM, Valdes AM, Segata N, Spector TD, Berry SE. Effects of a personalized nutrition program on cardiometabolic health: a randomized controlled trial. Nat Med. 2024 May 8. doi: 10.1038/s41591-024-02951-6. Epub ahead of print. PMID: 38714898.

https://www.nature.com/articles/s41591-024-02951-6

責編|探索君

排版|探索君

轉載請注明來源于【生物探索】