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肥胖威胁公众健康，蛋白质及氨基酸（AAs）与肥胖相关，但 AAs 摄入模式与超重的关系尚不明确。研究人员对 3197 人开展研究，确定 3 种 AAs 摄入模式。发现芳香族模式与中心性肥胖呈负相关，丙氨酸模式与全身性肥胖呈正相关，为肥胖防治提供依据。
在健康领域，肥胖问题愈发严峻，像一颗隐藏在生活中的 “定时炸弹”，严重威胁着人们的身体健康。据估计，到 2030 年，全球将有 162 亿人被归类为肥胖人群 ，在伊朗等东地中海地区国家，肥胖患病率也呈上升趋势。肥胖可不是简单的体重增加，它会大大增加心血管疾病、2 型糖尿病、睡眠呼吸暂停等多种慢性疾病的发病风险，让人们的健康防线摇摇欲坠。
在探寻肥胖成因的过程中，饮食因素备受关注，其中蛋白质及其组成部分氨基酸（AAs）在体重管理中的作用成为研究热点。然而，以往关于蛋白质摄入对人体测量指标影响的研究结果并不统一，高蛋白饮食究竟是抗肥胖还是促肥胖，数据仍然有限。而且，此前研究多聚焦于特定氨基酸或单个氨基酸与肥胖的关系，忽略了人们日常饮食中氨基酸是相互组合、协同作用的事实。同时，虽然有研究关注血浆中氨基酸浓度与体重的关系，但血浆氨基酸水平受多种生理因素影响，不能单纯反映饮食摄入情况。正是在这样的背景下，为了更深入、全面地了解氨基酸与肥胖之间的关系，来自伊朗医科大学等机构的研究人员开展了此项研究，该研究成果发表在《BMC Nutrition》上。
研究人员开展了一项基于 Shahrekord 队列研究（SCS）的横断面研究。SCS 是一项始于 2015 年 10 月的大规模前瞻性研究，旨在确定慢性非传染性疾病的患病率及其影响因素。本次研究选取了 3197 名年龄在 35 - 70 岁的参与者，收集了他们的社会人口学、医学、身体活动和人体测量数据 。
在研究过程中，研究人员使用了多种关键技术方法。首先，通过经过验证的 113 项食物频率问卷（FFQ），即 PERSIAN Cohort FFQ，收集参与者过去一年的食物摄入频率和数量信息，并将其转换为克，再利用专门软件计算出 18 种氨基酸的日摄入量。其次，采用主成分分析（PCA）提取方法和方差最大旋转技术进行因子分析，确定氨基酸摄入模式。此外，还使用 IBM SPSS Statistics 22.0 软件进行统计分析，包括数据描述、正态性检验、相关性分析和多因素逻辑回归分析等。
下面来看具体的研究结果：
- 氨基酸摄入模式：通过因子分析，研究人员确定了三种氨基酸摄入模式。第一种是芳香族模式，由苯丙氨酸、色氨酸、脯氨酸、谷氨酸、半胱氨酸、丝氨酸和亮氨酸组成；第二种是混合模式，包含五种必需氨基酸（赖氨酸、苏氨酸、蛋氨酸、异亮氨酸和缬氨酸），以及酪氨酸、天冬氨酸、精氨酸和甘氨酸；第三种是丙氨酸模式，主要与丙氨酸和组氨酸相关。
- 不同模式下的饮食差异：不同氨基酸摄入模式下，参与者的饮食存在明显差异。在芳香族模式中，各类面包的摄入量较高；混合模式下，豆类、家禽、鱼类和乳制品是主要的消费食物；丙氨酸模式则以大米、面食、鸡蛋、红肉和坚果的高摄入量为特征。
- 氨基酸摄入模式与肥胖的关系：在调整混杂因素后，研究发现芳香族模式摄入量最高三分位（T3）的个体与最低三分位（T1）的个体相比，中心性肥胖的发生几率显著降低（OR = 0.72，95% CI：0.58 - 0.89，p = 0.003）；而丙氨酸模式 T3 个体与 T1 个体相比，全身性肥胖的发生几率显著增加（OR = 1.65，95% Cl：1.02 - 2.67；p = 0.039） 。混合模式与任何一种肥胖类型均无显著关联。
研究结论和讨论部分具有重要意义。该研究首次全面分析了 18 种氨基酸摄入模式与肥胖的关系，发现特定的氨基酸摄入模式与伊朗人群的全身性或中心性肥胖存在关联。芳香族模式对中心性肥胖可能具有保护作用，丙氨酸模式则可能增加全身性肥胖的风险。然而，氨基酸与肥胖之间的关系十分复杂，受多种因素影响。例如，不同研究中氨基酸与肥胖的关系存在差异，可能是由于研究方法、参与者饮食习惯、统计技术和研究设计的不同。而且，本研究也存在一定局限性，如参与者均为伊朗人群，研究结果可能无法推广到其他人群；使用的中心性肥胖腰围截断值是针对西方人群的，可能不适用于伊朗人群；研究为横断面设计，无法得出因果关系结论，还需要进一步的临床研究来揭示氨基酸在肥胖发病机制或预防中的作用。尽管如此，该研究为深入了解氨基酸与肥胖的关系提供了重要线索，为后续研究指明了方向，也为制定科学合理的饮食策略以预防和控制肥胖提供了理论依据。未来，需要更多设计严谨的干预研究和流行病学调查，以明确氨基酸在肥胖防治中的具体作用，为人们的健康保驾护航。
