Nature Medicine最新研究：个性化饮食计划显著改善心脏代谢健康
Nature Medicine最新研究：个性化饮食计划显著改善心脏代谢健康
心血管疾病和糖尿病等慢性疾病的发病率不断攀升，这些疾病与饮食习惯和生活方式紧密相关。尽管已有大量研究证实了饮食和生活方式改变对降低多种慢性疾病风险的有效性，但现行的饮食指南普及率并不理想，且个体对食物的反应存在巨大差异，这导致了单一的饮食模式并不适合所有人。因此，个性化营养计划（Personalized Nutrition Programs）应运而生，旨在根据个体的生物学特征、遗传背景和生活方式提供定制化的饮食建议，以提高饮食依从性和健康效益。
研究背景与目的
5月8日发表于《Nature Medicine》的研究“Effects of a personalized nutrition program on cardiometabolic health: a randomized controlled trial”，探讨了个性化饮食计划（Personalized Dietary Program, PDP）与传统饮食建议相比，在改善心脏代谢健康方面的效果。研究团队通过随机对照试验，将参与者随机分配至PDP组和对照组（接受美国农业部膳食指南的一般性建议），并进行了为期18周的跟踪研究。PDP组的饮食建议基于食物特性、个体餐后血糖和甘油三酯（Triglyceride, TG）反应、微生物组以及健康史等多重生物标志物，通过移动应用程序提供个性化的食物评分。研究结果表明，在意向性治疗分析中，与对照组相比，PDP组在降低TG水平方面表现出显著效果，同时在次要结局指标上，包括体重、腰围、糖化血红蛋白（Hemoglobin A1c, HbA1c）、饮食质量和微生物组多样性等方面也有显著改善，特别是在高度依从PDP的参与者中。
研究设计与方法
研究采用了随机对照试验（Randomized Controlled Trial, RCT）的设计，这是一个金标准临床试验设计，用于评估医疗干预的效果。参与者招募与随机化方面，研究招募了40至70岁的成年人，确保样本能够代表美国平均水平的人口。参与者通过电子广告招募，并完成了在线筛选问卷。符合条件的参与者被随机分配到PDP组或对照组，使用最小化随机化程序以平衡两个组的基线特征。
干预措施方面，对照组接受了基于美国农业部（United States Department of Agriculture, USDA）2020-2025膳食指南的标准饮食建议。PDP组通过移动应用程序接受个性化饮食建议，该建议基于ZOE 2022算法，考虑了食物特性、个体的餐后血糖和甘油三酯（Triglyceride, TG）反应、微生物组以及健康史。
数据收集方面，研究收集了参与者的基线数据，包括血液样本、问卷调查、身体测量和粪便样本。PDP组参与者还完成了连续葡萄糖监测（Continuous Glucose Monitoring, CGM）和标准化餐食测试。
主要与次要结局指标方面，主要结局指标为血清TG浓度和低密度脂蛋白胆固醇（Low-Density Lipoprotein Cholesterol, LDL-C）浓度的变化。次要结局指标包括体重、腰围、血压、HbA1c、饮食质量、微生物组多样性等。
研究设计（Credit: Nature Medicine）
CONSORT图（Credit: Nature Medicine）
主要研究结果
主要结果指标方面，血清甘油三酯（Serum Triglycerides, TG）：PDP组从基线到18周的平均变化为降低0.21 mmol/l（95% CI: -0.33 to -0.10），而对照组为降低0.07 mmol/l（95% CI: -0.15 to 0.02）。两组之间的差异在统计上是显著的（P = 0.016）。血清低密度脂蛋白胆固醇（Serum Low-Density Lipoprotein Cholesterol, LDL-C）：PDP组的平均变化为降低0.01 mmol/l（95% CI: -0.08 to 0.09），对照组为增加0.04 mmol/l（95% CI: -0.05 to 0.13）。两组之间的差异不显著（P = 0.521）。
次要结果指标方面，体重（Body Weight）：PDP组平均减少了2.46 kg（95% CI: -3.67 to -1.25），而对照组增加了0.30 kg（95% CI: -0.56 to 1.15），两组之间的差异在统计上是显著的（P < 0.001）。腰围（Waist Circumference）：PDP组平均减少了2.35 cm（95% CI: -4.07 to -0.63），对照组减少了0.59 cm（95% CI: -1.81 to 0.63），两组之间的差异在统计上是显著的（P = 0.008）。糖化血红蛋白（Hemoglobin A1c, HbA1c）：PDP组平均降低了0.05%（95% CI: -0.01 to -0.001），对照组平均增加了0.03%（95% CI: -0.01 to 0.07），两组之间的差异在统计上是显著的（P < 0.001）。健康饮食指数得分（Healthy Eating Index score, HEI score）：PDP组平均增加了7.08（95% CI: 5.02 to 9.15），而对照组减少了0.08（95% CI: -1.35 to 1.50），两组之间的差异在统计上是显著的（P < 0.001）。
其他观察指标方面，血压（Blood Pressure）、胰岛素（Insulin）、葡萄糖（Glucose）、C-肽（C-peptide）、载脂蛋白A1和B（Apolipoprotein A1 and B）以及餐后甘油三酯（Postprandial Triglycerides）在两组间没有显著差异。
肠道微生物组（Gut Microbiome）方面，研究还发现PDP组在改变肠道微生物组的多样性（beta-diversity）方面比对照组有更大的影响，这与饮食质量的提高相一致。
安全性（Safety）方面，没有报告与干预相关的严重不良事件。
依从性（Adherence）方面，PDP组的参与者报告了更高的饮食建议依从性，且在高依从性的PDP参与者中观察到更大的健康结局改善。
研究意义与影响
该研究不仅证实了个性化营养计划在改善心脏代谢健康方面的潜在优势，而且为个性化营养的科学基础和临床应用提供了有力的证据。通过结合个体的生物学信息和生活方式，个性化饮食建议能够更有效地促进健康行为的改变，并可能对预防和管理慢性疾病产生重要影响。此外，研究还发现个性化饮食对肠道微生物组的积极影响，这进一步强调了饮食、肠道健康和整体代谢健康之间的复杂联系。这些发现为未来个性化营养研究和实践指明了方向，即通过更精准的方法来满足个体独特的健康需求，从而提高公共健康水平。
未来研究方向
评估个性化饮食计划（PDP）对心脏代谢健康指标的长期影响，包括持续时间更长的跟踪研究，以确定健康改善的持久性和潜在的长期健康益处。进一步开发和完善个性化营养算法，整合更多的生物标志物和生活方式数据，提高预测个性化饮食反应的准确性。研究个性化营养计划的经济成本和效益，包括直接和间接成本，以及与标准饮食建议相比的成本效益比。探索个性化营养计划在不同年龄、性别、种族和不同健康状况人群中的适用性，以及如何调整计划以满足不同人群的需求。深入研究饮食如何通过影响肠道微生物组（Gut Microbiome）来改善心脏代谢健康，以及微生物组与宿主代谢之间的相互作用。开发和测试新的移动健康技术工具，以支持个性化饮食计划的实施，提高参与者的依从性和干预的可访问性。研究体力活动与个性化营养计划相结合对心脏代谢健康的综合影响，以及如何优化两者的协同效应。评估个性化饮食计划的安全性和耐受性，特别是在长期坚持和不同人群中的风险和益处。在更广泛的地理区域和不同人群中进行随机对照试验，以验证研究结果的普遍性和外推性。
参考文献：
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.