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說到抗衰中的腸道健康,以往籠統的建議多一言以蔽之:多來點蔬菜水果。這回答多少有點像“多喝熱水”——聽起來沒錯,正因為太對了,以至于沒有用。
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就在最近,《Nature》子刊上的一項研究倒是提供了一些更細節的飲食建議。利用上萬人的數據,這項研究發現,愛吃肉并不總是讓腸道菌群如臨大敵、只消調換餐桌上的一兩樣食物,也可能撬動不小的代謝益處
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這項研究分析了1萬多人的飲食記錄和腸道菌群數據,構建了包含年齡、性別、體重等多種協變量的機器學習模型,評估了我們常吃的食物、遵循的飲食模式與腸道菌群的關系
話不多說!來看看有哪些新發現:
No.1
菌群多樣性:重在拒絕加工
菌群多樣性通常被認為是“腸道年輕度”的重要標志之一。多樣性越高,意味著系統更穩定、抗干擾能力更強,也更不容易陷入衰老中常見的慢性炎癥狀態。
研究發現,飲食確實能影響腸道菌群的多樣性。不過,飲食的解釋力只有大約6–7%。畢竟,這里面還有遺傳、環境等因素的影響。
在眾多飲食因素中,食物加工程度是最關鍵的變量:多吃未加工食物(無論植物還是動物來源),都能增加腸道菌群的多樣性。而超加工食物(如精制面包、油酥點心)則會讓菌群多樣性明顯下降。
常見的飲食模式與之呼應:天然、營養密度高的健康飲食模式(AHEI)最能增加腸道菌群多樣性,而超加工食品占比較大的飲食模式則是最強的負面因素。
此外,以肉食性為主的飲食模式意外與更高的菌群多樣性相關,且效果甚至與AHEI相當。
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圖注:食物和飲食模式和腸道菌群多樣性
No.2
咖啡、酸奶,喂養不同的腸道細菌?
進一步研究發現,不同食物還與人體腸道內特定菌種的相對豐度相關
例如,咖啡攝入與產丁酸的解糖勞森氏菌增加相關、酸奶和牛奶分別增加腸道益生菌嗜熱鏈球菌和雙歧桿菌、堅果與可能參與血脂調控的UBA11774 sp003507655相關、香蕉與可能參與碳水發酵的Clostridium sp900539375增加相關
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圖注:不同食物對各腸道菌群相對豐度的影響
不同飲食模式,則在整體上塑造著完全不同的腸道菌群結構。以天然食物為主的健康飲食模式(如AHEI)、允許加工食品存在的植食性飲食模式(如純素、允許魚和海鮮的魚素)、以及以動物性食物為主的低碳飲食模式分別對應著不同的菌群生態。
也就是說,一個人長期吃的食物和飲食風格,參與塑造著他的腸道菌群生態(PS:你可以通過吃酸奶等方式把菌“吃進去”,也可以間接利用食物將其“喂養出來”)。
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圖注:咖啡可能通過其多酚等成分,間接促進某些腸道有益菌的生長
No.3
飲食,塑造腸道菌群的功能
從功能上看,以天然、未加工、富含植物性食物為特點的食物或飲食模式,有利于讓腸道菌群合成更多對人體代謝調控有益的分子,比如氨基酸和核苷酸等。
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圖注:不同食物和飲食模式對微生物代謝功能的影響
而對于處理營養,不同食物則可能使腸道菌群的相關降解功能變得更加活躍
比如吃水果多的人,其腸道菌群整體表現出更強的果膠和相關糖類降解能力,而攝入乳制品和咖啡(可能常和牛奶一起)多的人,他們的腸道菌群則更擅長分解乳糖。
上述發現在不同人群隊列和長期隨訪中均得到了一致性的驗證,體現了飲食與腸道菌群之間的強關聯特征。
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有關聯,意味著這事兒還能往深了推。
接下來,研究人員開發了一個“個性化飲食模擬模型”,想用它來進一步預測:假如一個人改變了飲食,那么他的腸道菌群和健康指標(重點關注了心血管代謝健康)會怎么變化。
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圖注:個性化飲食模擬模型示意圖
他們先是證實了一個重要的前提條件:我們吃的食物對健康的影響,很大一部分是借腸道菌群來實現的。基于這一點,他們預計這個模型有希望為每個人的健康提供個性化的飲食建議。很快,2000多人的數據就提供了預測結果。
我們舉其中一位年齡在五六十歲的男性講講。模型先分析了他的當前飲食和腸道菌群情況,然后給出了一個具體的飲食調整建議:少吃白面包,多吃蘋果、卷心菜。
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圖注:個體飲食推薦示例(括號內如 (×1.09) 表示該菌與心臟代謝指數的相關性系數)
接著繼續推演, 照這個建議去吃,這位男性的腸道菌群往更健康的方向在變,心血管代謝不良指標也出現了下降。
在全人群中,由模型預測的飲食調整對所有參與者的腸道菌群、心血管代謝指標均表現出了改善趨勢。
值得一提的是,大多數人只收到了很少的飲食改變建議(只調了少數食物,總熱量幾乎沒變)。即使幅度不大,居然也獲得了可觀的代謝健康改善。相必這其中,有腸道菌群放大影響的功勞。
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其實,通過飲食針對個體的精準營養干預正在成為趨勢。
美國國立衛生研究院正在啟動一項名為精準營養研究(Nutrition for Precision Health, NPH)的大規模項目。旨在通過1萬名不同背景的參與者,了解不同個體對食物的反應差異,推動從一刀切的飲食建議向個性化營養指導的轉變
其中,腸道菌群也是NPH項目關注的重點。此外它還將納入個體的基因、生活方式、健康史等因素的影響[2,3]。本研究可謂提供了一個重要的案例。
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圖注:NPH項目目前仍在開放招募,已進入中后期階段
此外,臨床研究和商業產品也在進行類似的前瞻性嘗試:
2024年,一項臨床研究曾報道:基于個體腸道菌群檢測定制的個性化飲食方案,短期內在改善2 型糖尿病合并高脂血癥患者健康方面可能比傳統的飲食建議(如糖尿病管理飲食)更有優勢[4]。
不過,這項研究僅15人,主要作者還都來自開發BugSpeaks?(研究中所用腸菌檢測產品)的同一家公司。結果是否足夠客觀未知,但確實提供了一個積極的、值得繼續嚴謹驗證的線索。
英國數字健康公司ZOE則是一個將多維健康數據整合,用于個性化飲食推薦的商業化平臺。用戶只需提供糞便樣本、回答關鍵健康問題或輸入血液檢測結果,系統就會給出個性化的飲食評分和建議[5]。
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圖注:ZOE提供拍照或掃描條形碼來實時給食物打分的服務
從行業角度看,ZOE這類服務的一個重要貢獻,是把原本停留在科研中的多維數據(如腸道菌群、血糖反應等)轉化為了用戶可感知的健康服務,從而推動了精準營養從理論走向應用。
但必須承認,至少對于腸道微生物,我們的了解還遠遠不夠。正如加州大學進化生物學家喬納森·艾森(Jonathan Eisen)說到:“這有點像你砍掉了一平方英尺的樹葉,吸進吸塵器帶走,然后回來說你了解了雨林”[6]。
然而盡管扎心,通過飲食喂養腸道菌群,進而促進健康壽命,這方向沒毛病。而基于這項萬余人數據給出的細節線索,我們依然可以在口腹之欲上發揮一定的主觀能動性。
參考文獻
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