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汤臣倍健与中国科学家合力攻坚全新的代谢健康评估体系
发布日期:2024-12-17 22:40    点击次数:90

近日,汤臣倍健与中国科学院上海营养与健康研究所、中国科学院分子细胞科学卓越创新中心合作开展的“内稳态健康评估体系”研究成果,在国际权威科研期刊National Science Review上发表。

这项历时6年的研究,开拓性地运用新理念和新算法对人体进行全面的代谢健康评估,为建立以“健康为中心”的评估体系提供了新的策略和手段,在全球率先对内稳态概念的多维度量化评估方面取得突破性进展。

“多维大数据驱动的中国人群精准健康研究”被列为中国科学院战略性先导科技专项(B类),其中,内稳态研究是重点攻克方向之一。

高水平科研团队合力攻坚

内稳态,即人体在遭受外部压力包括进食后恢复平衡的能力,它涉及到人体在面对各种生理和环境变化时,如何通过自我调节来保持内部环境的稳定。内稳态的维持是健康的重要标志,也是早期预防疾病的关键。

近年来,内稳态健康日渐成为健康评估的重要理念,但如何量化内稳态健康仍是全球科学家面临的挑战。常规的体检仅提示“是否生病”,无法精准判断早期的器官功能和代谢受损情况。

自2019年起,汤臣倍健营养健康研究院与中国科学院上海营养与健康研究所、中国科学院分子细胞科学卓越创新中心的营养科学、计算生物学、代谢组学等领域的高水平研究团队合作,致力于建立以内稳态为基础的全新代谢健康评估体系,以期为健康评估提供更全面的视角。

首创基于内稳态的代谢健康评估体系

目前,传统的健康评估主要基于空腹数据,忽略了人体在餐后代谢应答和重获稳态的能力。研究通过“压力实验”,即给予实验参与者含有糖、脂、蛋白质三大营养素的食物,不仅全面评估了个体在空腹状态下的代谢状况,还观察到他们在餐后的“稳态弹性”,以及对糖、脂、蛋白质的应答反应。维持这种能量代谢平衡对人体健康至关重要。一旦代谢失衡,就可能引发肥胖症、糖尿病、高脂血症等多种心血管代谢性疾病。

基于此,研究团队招募了111名年龄跨度从20岁至70岁的健康、肥胖和代谢高危个体。通过收集并检测了参与者在空腹状态下以及摄入含有糖、脂、蛋白质的食物后5个时间点的上百种代谢组学和肝脏、肠道、胰腺等主要器官功能相关指标的动态变化。通过分别整合空腹和进食后的动态数据,研究团队构建了一个全新的代谢健康量化模型——“健康状况图谱”(Health State Map, HSM),这一模型能够全面反映个体空腹时的健康状况和餐后的代谢稳态恢复能力。

研究发现,即使空腹状态下代谢健康状况相似的人群,其餐后代谢稳态能力也表现出显著差异。更为有趣的是,即使某些个体在餐后整体恢复稳态的能力相似,他们在糖、脂、蛋白质代谢应答方面也存在差异,而这种差异有助于识别那些特定营养素代谢稳态受损的个体。例如,糖代谢稳态能力较弱的人可能血糖上升速度较快,而恢复速度较慢;而脂代谢稳态能力较弱的人则可能在餐后甘油三酯水平升高幅度较大。

经过后续的营养干预验证,这些代谢信息有望为个性化营养干预提供坚实的科学依据。这意味着人们可以根据自己的健康状况和营养代谢功能,选择最适合自己的营养摄入方案。例如,减肥人群可以通过内稳态代谢健康评估,识别自己对糖、脂和蛋白质代谢的能力,从而更精准地调整饮食结构,以期达到最佳的减肥效果。这样的个性化营养指导,有助于提高营养干预的效率和效果。

研究还观察到,体力活动水平、夜晚睡眠时长以及特定的肠道菌群结构会不同程度地影响个体的代谢稳态能力。

为精准营养研究和回答“离健康有多远”提供了一种全新的工具

中国科学院分子细胞科学卓越创新中心研究员吴家睿表示,本研究是中国科学院先导项目“多维大数据驱动的中国人群精准健康研究”的重要研究内容之一,而HSM的提出和建立是整个先导项目的重要成果之一,为重新定义代谢健康,即回答从传统的“离疾病有多远”转变为“离健康有多远”,提供了一种全新的工具。粤港澳大湾区精准医学研究院(广州)助理院长及线粒体遗传与健康研究中心主任顾正龙认为,该研究为重新定义代谢健康提供了新的视角和有发展前景的方法,将引导创新型的精准营养策略发展,这也是精准营养乃至预防医学领域亟需解决的问题。

汤臣倍健作为VDS(膳食营养补充剂)行业的唯一代表,一直参与内稳态研究。早在2016年,公司就开始布局精准营养领域的技术研究及产业转化,2020年自主建成了国内首个全自动在线干血斑检测中心,并与中国科学院上海营养与健康研究所相关团队合作对干血斑检测方法进行验证,双方还共同开发了首款营养基因芯片,为根据个体的遗传特点提供更精准的营养补充提供了科学依据。通过系列的合作研究,汤臣倍健从多维度精准评估个体的营养状况,持续构建精准营养健康管理闭环。

未来,汤臣倍健将继续和科学家们共同对内稳态健康评估体系进行优化,探索更多营养素对代谢稳态的影响,用科学营养生命,提升更高质量的生命体验。



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