碳水化合物质量对低碳水化合物饮食评分与心脏代谢风险因素纵向变化关联的影响

为解决低碳水化合物饮食(LCD)模式对心脏代谢风险因素(CMRFs)长期影响的不确定性，美国塔夫茨大学研究人员开展了一项为期16.4年的队列研究。通过创新性构建高/低质量碳水化合物LCD评分(HQ-LCDS/LQ-LCDS)，发现保留高质量碳水化合物可改善HDL-C和TG水平，而限制高质量碳水化合物则可能升高空腹血糖。该研究为精准制定LCD方案提供了重要循证依据。

　　

近年来，低碳水化合物饮食(Low-carbohydrate diet, LCD)因其潜在的减重和代谢改善效果备受推崇，但长期健康影响始终存在争议。更关键的是，现有研究大多将碳水化合物视为同质化营养素，忽视了全谷物、膳食纤维等高质量碳水化合物与精制谷物、添加糖等低质量碳水化合物对健康的差异化影响。这种认知空白使得临床营养建议陷入两难：究竟该简单限制碳水化合物总量，还是需要精细区分碳水化合物质量？

为解答这一核心问题，美国农业部人类营养研究中心老龄化研究所(USDA Human Nutrition Research Center on Aging, Tufts University)联合波士顿大学的研究团队，利用弗雷明汉心脏研究后代队列(Framingham Offspring Study, FOS)的珍贵数据，开展了一项长达23年的前瞻性研究。这项发表在《Nutrition Journal》的重要工作，首次构建了区分碳水化合物质量的LCD评分体系，揭示了饮食模式与心脏代谢风险因素(Cardiometabolic Risk Factors, CMRFs)纵向变化的精细关联。

研究团队创新性地开发了两种新型评分：高质量低碳水化合物饮食评分(HQ-LCDS)反映低摄入低质量碳水化合物(精制谷物/添加糖)并保持高质量碳水化合物摄入；低质量低碳水化合物饮食评分(LQ-LCDS)则反映限制高质量碳水化合物(全谷物/膳食纤维)但保留低质量碳水化合物。通过重复测量线性模型分析3,294名参与者(10,030次观察)的纵向数据，研究控制了BMI、运动量等混杂因素，实现了对碳水化合物质量效应的精准剥离。

研究结果呈现鲜明的"双刃剑"效应：

1. 1.

   腰围变化：两种LCD模式均与腰围增长加速相关(HQ-LCDS最高vs最低五分位：0.69 vs 0.58 cm/y; LQ-LCDS：0.74 vs 0.56 cm/y)，提示单纯限制碳水化合物总量可能不利于腹部肥胖控制。

2. 2.

   血压调控：两种LCD模式均显示收缩压(SBP)上升减缓的益处(HQ-LCDS：0.16→0.00 mmHg/y; LQ-LCDS：0.21→-0.05 mmHg/y)，可能与蛋白质摄入增加有关。

3. 3.

   血脂代谢：HQ-LCDS展现出独特优势——HDL-C增幅更大(0.51→0.68 mg/dL/y)且TG降幅更显著(-1.24→-1.99 mg/dL/y)，而LQ-LCDS无此效应，证实保留膳食纤维等高质量碳水化合物的关键作用。

4. 4.

   血糖控制：LQ-LCDS与空腹血糖升高趋势相关(P=0.05)，暗示限制全谷物等高质量碳水化合物可能损害糖代谢。

这项研究的重要价值在于首次解构了LCD模式中碳水化合物质量的独立效应。通过固定脂肪/蛋白质摄入分布，证实高质量碳水化合物对血脂改善的保护作用可抵消LCD潜在的不良影响。研究为临床实践提供了重要启示：在制定LCD方案时，应优先限制精制碳水化合物而非全谷物等高质量来源。美国心脏协会(AHA)指南据此建议，将碳水化合物质量作为评估饮食模式的核心指标。

值得注意的是，研究也存在一定局限：生酮饮食(碳水化合物<40%EI)人群占比较小，FFQ膳食评估可能存在回忆偏倚。未来研究需在不同种族人群中验证这些发现，并探索LCD模式与硬终点(如心血管事件)的关联。这项开创性工作为精准营养干预提供了新范式，标志着饮食建议从"量"到"质"的范式转变。