为什么一刀切的饮食不起作用

: By Tim Spector

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为什么一刀切的所有饮食都行不通此Pressmaster /存在Shutterstock

冠状病毒大流行将健康推向了许多人的思想的最前沿。虽然避免COVID-19的最佳方法是首先不要感染病毒，我们开始理解为什么有些人得了重病，而另一些人只有轻度或没有症状。

年龄和体弱是严重COVID-19的最重要风险因素，但我们的数据 COVID症状研究应用程序已有将近2万人使用，表明肥胖，心脏病和XNUMX型糖尿病等与饮食有关的疾病最终因这种疾病而住院的重大危险因素.

在英国，大约三分之一的成年人肥胖还有更多超重。在美国，大约五分之二的成年人和近五分之一的儿童肥胖。从广义的政府营养指南到值得Instagram的时尚饮食，关于如何减肥的建议无止境。显然，它不起作用。

这是一个很难解决的难题。诸如性别，种族，社会经济地位和健康食品供应等因素都在其中发挥作用。但就个人而言，我们对每个人应如何饮食以优化自己的健康和体重的了解仍然很少。

为了寻找答案，我们伦敦国王学院的研究团队与马萨诸塞州综合医院，斯坦福大学和健康科学公司ZOE的同事一起启动了预计成绩(参考)，是全球同类研究中规模最大的一项。现在我们的第一个结果是发表于《自然医学》.

第一阶段

PREDICT-1是PREDICT研究计划的第一阶段，涉及1,000多名成年人（包括数百对双胞胎），他们连续两周受到监测，以发现他们对不同食物的反应。

参加者在医院做了一个初始设置的一天，以便在吃了精心设计的套餐后进行详细的血液测量和反应测试。然后，他们按照套餐和自己自由选择的食物安排在家中完成其余的研究。我们测量了各种营养反应和健康指标，从血糖，脂肪，胰岛素和炎症水平到运动，睡眠和肠道细菌（微生物组）的多样性。

通过使用可穿戴技术，这种详细，持续的分析成为可能。其中包括连续的血糖监测器和数字活动跟踪器，这意味着我们可以跟踪参与者的血糖和活动水平为24/7。简单的手指刺血测试也使我们能够定期测量他们的血脂水平。

令人惊讶的结果

所有这些测量结果总计达数百万个数据点，需要使用复杂的机器学习技术（一种人工智能）对其进行分析，以便发现模式并做出预测。

我们注意到的第一件事是，即使是同卵双胞胎，同一餐的个体胰岛素，血糖和血脂反应也存在很大差异。例如，一个双胞胎可能对吃碳水化合物有健康的反应，但对脂肪却没有，而另一对则相反。立刻，这告诉我们我们都是独一无二的，没有完美的饮食或正确的饮食方式对每个人都有效。

遗传学仅在决定我们对食物的反应中起次要作用的观察结果还告诉我们，简单的基因测试声称可以确定“基因的正确饮食”，是无效且具有误导性的。奇怪的是，同卵双胞胎只共享同一肠道微生物物种的约三分之一，这可能有助于解释营养反应的某些变化，也指出通过操纵微生物组来改善健康和体重的机会。

我们还发现进餐时间以个性化方式影响营养反应。早餐时，同一顿饭在午餐时对某些人造成不同的营养反应。但是在其他人中，这没有什么区别，这打破了神话，那就是正确的进餐时间对所有人都有效。

另一个令人惊讶的发现是，以卡路里，脂肪，碳水化合物，蛋白质和纤维（宏营养素或“宏观”）为基础的膳食组成也对营养反应具有高度个性化的影响。例如，有些人对碳水化合物的处理要比脂肪好，而其他人的反应则相反。因此，基于固定卡路里数或大量营养素比例的规定性饮食过于简单，无法为所有人服务。

但是，尽管参与者之间存在很大差异，但是每个人对不同天在同一时间吃的相同餐食的反应都非常一致。这样就可以预测某人对食物的反应基于他们潜在的新陈代谢知识。

炎症发现

有趣的是，我们发现即使在看似健康的人中，血液中的炎症分子水平也变化了多达十倍，而这些炎症标志物的上升是与对脂肪的不良反应有关.

我们使用“饮食炎症”一词来指代进食后引发的这些不健康的代谢作用。反复出现由于过度血糖和脂肪反应而引起的饮食炎症与疾病风险增加有关，例如心脏疾病, 2型糖尿病, 非酒精性脂肪肝病和肥胖.

从更积极的角度来看，我们的发现表明，通过以更加个性化的方式进餐以避免饮食后引发不健康的炎症反应，可以改善体重管理和长期健康。

在体重方面，传统上我们一直非常重视无法控制的因素，尤其是遗传因素。事实是，尽管遗传起着重要作用，但许多重要因素会影响我们的新陈代谢，体重和健康状况。现在是时候摆脱过于笼统的指导方针，流行的饮食习惯和“一刀切”的所有计划，而应开发出更具个性化，科学的营养方法，以了解并与我们的身体一起工作，而不是与他们对抗。