前瞻性队列研究揭示：蛋白质质量指数(PQI)对中老年人群长期超重/肥胖风险的影响

本研究针对蛋白质摄入质量对体重管理的科学问题，通过Seguimiento Universidad de Navarra前瞻性队列（n=12,908），创新性采用多维蛋白质质量指数(PQI)评估体系（涵盖来源、氨基酸组成、健康性和气候影响），发现PQI>2的高质量蛋白摄入可使超重/肥胖风险降低20%（HR=0.80），且长期随访显示最高PQI组体重较最低组减少1.66kg（18年），为膳食蛋白质的生态-健康双维度评估提供循证依据。

　　

在全球化肥胖流行的背景下，膳食蛋白质的"量"与"质"之争始终是营养学界的热点。尽管大量研究聚焦动物蛋白与植物蛋白的差异，但蛋白质质量的多维评估体系——包括氨基酸谱、食物来源健康性甚至环境影响——如何影响长期体重变化，仍是未被破解的科学谜题。这一空白使得临床营养指南在蛋白质推荐方面长期缺乏量化标准，也令公众在面对琳琅满目的高蛋白食品时无所适从。

西班牙拉里奥哈国际大学（Universidad Internacional de La Rioja, UNIR）的Víctor de la O团队在《Clinical Nutrition》发表的研究给出了突破性答案。研究人员利用SUN前瞻性队列（Seguimiento Universidad de Navarra）2022年数据集，对12,908名基线BMI<25 kg/m²的中青年参与者（平均年龄37.4±12.4岁）进行长达18年追踪，创新性地采用0-39.5分的蛋白质质量指数（Protein Quality Index, PQI）——该指标综合评估蛋白质来源（如鱼类、豆类）、必需氨基酸评分、国际膳食指南符合度及碳足迹四大维度。通过线性混合模型和Cox比例风险模型分析，揭示了PQI与体重变化的剂量-效应关系。

研究关键技术包括：1）基于SUN队列的长期随访设计；2）多维PQI评分系统构建；3）线性混合模型分析长期体重轨迹；4）Cox模型计算超重/肥胖风险比（HR）。所有分析均校正年龄、性别、基线BMI等混杂因素。

【背景】
现行膳食指南多关注蛋白质摄入量（如每日克数），但蛋白质的氨基酸完整性（如亮氨酸、赖氨酸含量）、食物基质（如加工肉vs.全豆类）及可持续性等"质"的维度长期被忽视。这种认知局限可能导致公众选择高量低质的蛋白质来源，反而加剧代谢风险。

【结果】

1. 超重/肥胖风险：
   在2,793例新发超重/肥胖事件中，PQI最高组（>2分）比最低组（<0.5分）风险显著降低20%（HR=0.80, 95%CI:0.64-0.98），呈现明确剂量反应关系（p<0.001）。

2. 长期体重变化：
   PQI与体重呈显著负相关，差异随随访延长而扩大：14年时-1.37kg（95%CI:-1.84至-0.89），16年-1.71kg（-2.28至-1.14），至18年维持-1.66kg（-2.38至-0.95）的显著差异。这种"时间放大效应"提示高质量蛋白的体重获益具有累积性。

【结论】
该研究首次证实蛋白质质量的多维优化（PQI）可独立预测长期体重变化，其机制可能涉及：1）完整必需氨基酸谱促进瘦体重保留；2）植物性主导的PQI高分模式带来更高的膳食纤维和植物化学物摄入；3）低碳足迹食物的代谢编程作用。这一发现不仅为肥胖一级预防提供了可量化的蛋白质选择工具，更将可持续膳食理念融入临床营养实践，实现了"个体健康-星球健康"的双赢范式创新。

值得注意的是，PQI>2的高分组合通常包含鱼类、坚果和豆类，而加工红肉和乳制品因健康性和气候影响评分较低。这为"替代蛋白"战略提供了精准导航——用1份扁豆替代1份培根，可能同时获得代谢获益和碳减排。未来研究需在更多样化人群中验证PQI的普适性，并探索其与肠道菌群、表观遗传等机制的关联。