印度膳食结构与代谢风险关联：ICMR-INDIAB全国性研究揭示碳水化合物质量与蛋白质替代的关键作用

本期推荐印度医学研究理事会糖尿病全国调查（ICMR-INDIAB）研究。为解决印度膳食转型与代谢性疾病激增问题，研究人员开展18,090名成人的膳食谱与代谢风险研究。发现高精制谷物和添加糖摄入增加T2D（OR=1.30）和肥胖风险，而用植物蛋白、乳制品或鱼类蛋白替代5%碳水化合物能量可降低T2D风险（OR=0.89–0.91）。该研究为印度公共卫生策略提供了降低碳水化合物和饱和脂肪、增加优质蛋白摄入的科学依据。

　　

随着经济快速发展和社会变迁，印度正经历着显著的膳食结构转型，这一变化伴随着心血管代谢性疾病发病率的急剧上升。作为全球人口第二大国，印度承载着非传染性疾病（NCDs）的巨大负担——全国约68%的死亡归因于NCDs，其中糖尿病和肥胖问题尤为突出。最新数据显示，印度成人中2型糖尿病（T2D）和糖尿病前期的加权患病率分别达到11.4%和15.3%，而全身性肥胖和腹型肥胖的患病率也高达28.6%和39.5%。更令人担忧的是，若不采取有效干预措施，到2060年，超重和肥胖导致的经济成本预计将达到8390亿美元，占国家GDP的2.47%。

在这一背景下，印度医学研究理事会-印度糖尿病（ICMR-INDIAB）研究团队开展了一项全国性的横断面调查，旨在全面了解印度膳食结构特征及其与代谢风险的关系。研究基于2008年至2020年间收集的18,090名成年人的数据，涵盖了印度30个邦、联邦属地和德里国家首都辖区的城乡地区，采用分层多阶段抽样设计确保样本的全国代表性。

研究发现，印度膳食以高质量碳水化合物摄入为特征，主要包括白米、加工全谷物和添加糖，同时饱和脂肪摄入水平较高而蛋白质摄入不足。具体而言，印度人每日总能量摄入的62.3%来自碳水化合物，其中精制谷物占28.5%，加工全谷物占16.2%；脂肪贡献25.2%的能量，蛋白质仅占12%，低于国家膳食指南推荐的15%。

研究进一步揭示了碳水化合物摄入与代谢风险之间的显著关联。与碳水化合物摄入最低的人群相比，摄入最高的人群新诊断T2D风险增加30%（OR=1.30，95% CI=1.14-1.47），糖尿病前期风险增加20%（OR=1.20，95% CI=1.06-1.33），全身性肥胖风险增加22%（OR=1.22，95% CI=1.07-1.37），腹型肥胖风险增加15%（OR=1.15，95% CI=1.01-1.30）。

值得注意的是，研究团队通过等热量替代模型分析了用其他宏量营养素替代碳水化合物对代谢风险的影响。结果发现，用5%的植物蛋白、乳制品蛋白、鸡蛋或鱼类蛋白替代等量的碳水化合物能量，与新诊断T2D和糖尿病前期的风险降低相关。其中乳制品蛋白的替代效果最为显著（T2D的OR=0.89，95% CI=0.83-0.95；糖尿病前期的OR=0.82，95% CI=0.72-0.92），而鱼类蛋白替代也显示出保护效应（糖尿病前期的OR=0.94，95% CI=0.89-0.99）。

然而，单纯将精制谷物替换为全麦或小米粉而不减少总体碳水化合物数量，并未观察到T2D风险（OR=0.94，95% CI=0.57-1.56）或腹型肥胖风险（OR=1.08，95% CI=0.66-1.76）的降低。这一发现强调了减少总体碳水化合物摄入而非仅仅改善碳水化合物质量的重要性。

研究还发现了明显的地区和城乡差异。北部地区超重（54%）、肥胖（37%）和腹型肥胖（48%）患病率最高，而东部地区这些指标最低。城市居民相比农村居民更可能缺乏体力活动（70% vs 57%），且具有更高的体重指数中位数（23.5 kg/m² vs 21.6 kg/m²）和代谢风险患病率（87% vs 82%）。

从技术方法角度看，本研究采用了多项关键技术：基于人群的横断面调查设计，覆盖全国30个地区的分层多阶段抽样；使用经过验证的食物频率问卷（FFQ）评估膳食摄入；通过标准化程序测量人体测量学参数和血压；采用口服葡萄糖耐量试验和糖化血红蛋白（HbA1c）检测诊断糖代谢异常；使用自动化生化分析仪测量血脂谱；应用等热量替代模型分析膳食替代效应。

研究结果部分通过多个维度展示了印度膳食结构与代谢风险的复杂关系：

国家营养状况

研究发现印度各地区的谷物主食选择存在显著差异。精制谷物（白米）是东北部（99%）、南部（87%）和东部（78%）地区的主要选择，而全麦（加工成面粉）则是北部（90%）和中部（70%）地区的主食。小米在16个邦与米麦一同食用，但全小米粉仅在卡纳塔克邦（47.7%）以及古吉拉特邦和马哈拉施特拉邦（各35%）消费较多。

碳水化合物摄入模式

碳水化合物摄入在各地区均较高，地区间变异性较小，从西部的59.6%到东部的64.8%。然而，碳水化合物来源存在差异：精制谷物摄入在东北部最高（51.7%E），其次是南部（36%E）和东部（31.5%E），主要来自白米（占精制谷物的95%）。添加糖摄入的地区变异性也很大，中位摄入从东北部的2.1%E到北部的7.9%E不等。

总脂肪和脂肪亚型模式

总脂肪摄入从东北部的21.6%E到北部的27.9%E不等。饱和脂肪是全国消费最多的脂肪类型（8.9%E），北部地区摄入最高（11.2%E），东北部最低（7.4%E）。单不饱和脂肪酸（MUFA）摄入总体较低（6.1%），多不饱和脂肪酸（PUFA）摄入显示出更大的地区变异性，从东北部的5.3%E到中部地区的9.1%E不等。

总蛋白质和蛋白质亚型模式

印度总蛋白质摄入较低（12%E），东北部摄入最高（13.6%E）。大部分蛋白质来自植物来源（8.9%E），地区间差异较小。北部地区乳制品蛋白摄入最高（3.6%E），而东部（1.2%E）和东北部（1.1%E）最低。动物蛋白摄入变异性很大，从北部和中部地区的0.3%E到东北部的2.9%E不等，禽肉是主要贡献者（0.3%E）。

居住地和性别的营养素差异

与城市参与者相比，农村参与者从总碳水化合物和精制谷物中摄入更多能量，但从添加糖和所有主要脂肪亚型（包括饱和脂肪、MUFA和PUFA）中摄入较少。他们摄入更多的植物和动物蛋白，但乳制品蛋白摄入较低。与男性相比，女性摄入更少的卡量（%E）和蛋白质，但摄入更多的添加糖和饱和脂肪（%E）。

碳水化合物替代与代谢风险

研究人员通过数学建模分析了用5%E的碳水化合物等热量替代为其他宏量营养素对血糖风险的影响。用5%E的碳水化合物替代为5%E的蛋白质，特别是来自植物、豆类或乳制品（发酵和非发酵）的蛋白质，与新诊断T2D和糖尿病前期的较低风险相关。另一方面，用碳水化合物替代为动物蛋白与新诊断T2D或糖尿病前期的较低风险无关，除非动物蛋白来源是鱼类或鸡蛋，风险降低6-10%。用5%E的碳水化合物替代为5%E的总脂肪或脂肪亚型，包括饱和脂肪、单不饱和或n3多不饱和脂肪，并未改变新诊断T2D或糖尿病前期的风险。

研究的结论部分强调，印度当前的高碳水化合物摄入代表了非传染性疾病的风险因素，应促使政策行动降低消费。对精制米麦的广泛依赖可能驱动了高谷物摄入，突显了需要在补贴计划中优先考虑豆类和豆类而非精制谷物。过量的添加糖进一步危及公共健康，当前碳酸饮料的税率并未减少消费，表明需要替代策略。

研究人员建议，国家指南和政策变化应强调减少精制碳水化合物和饱和脂肪的消费，并推荐增加蛋白质摄入，主要来自植物和乳制品来源。公共卫生信息应强调实用策略，如逐渐增加饮食中豆类、豆类和乳制品的比例，以实现非传染性疾病预防的理想宏量营养素组成。通过公共分配系统（PDS）的补贴应强调更健康的蛋白质来源（豆类和豆类）和更健康的食用油脂（低饱和脂肪），而非像白米这样的精制谷物。

这项研究的发现对于其他南亚和东南亚国家也具有重要参考价值，这些国家具有相似的膳食模式和高碳水化合物饮食普遍流行的特点。多部门合作涉及医疗保健、农业和社会经济政策对于促进更健康饮食和降低印度NCD风险至关重要。

该研究于2025年9月30日在线发表在《Nature Medicine》期刊上，为理解印度膳食转型与代谢性疾病关系提供了全面而深入的科学证据，为制定针对性的公共卫生干预策略提供了重要依据。