《Nutrients》：Shared Fryers May Not Always Be as Risky for Gluten Cross-Contact in Celiac Disease as Dietary Guidance Suggests
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精准营养（precision nutrition）是一种新兴范式，旨在基于个体与人群特征制定个性化的膳食建议和干预措施。尽管多组学（multi-omics）、可穿戴传感器（wearable sensors）及人工智能/机器学习（AI/ML）的进展加速了科学发现
精准营养（precision nutrition）是一种新兴范式，旨在基于个体与人群特征制定个性化的膳食建议和干预措施。尽管多组学（multi-omics）、可穿戴传感器（wearable sensors）及人工智能/机器学习（AI/ML）的进展加速了科学发现，但向实践的转化仍受限于各生命阶段证据的碎片化，以及系统生物学和其他健康影响因素知识整合的不足。营养需求、脆弱性、干预机会及反应异质性（response heterogeneity）从备孕期和妊娠期，经婴儿期、儿童期、青春期、成年期直至老年期均呈动态演变。这些生命阶段特异性过程与（表观）遗传（(epi)genetic）、代谢及微生物组（microbiome）因素，以及社会、心理、行为和环境/地理影响相互交织，共同导致健康结局的异质性。应对这一复杂性不仅需要多模态预测模型，还需要整合数据标准与协调化（data harmonization）、系统生物学、实施科学（implementation science）和社区参与（community engagement）的框架。为对这一复杂性提供结构化方法，研究人员开发了包含七大支柱的精准营养框架，涵盖全民预防、数据来源、定量科学、定性科学、干预实施、社区以及教育与人才培养。研究人员运用该框架并从全生命周期视角，审视了促进心血管、肺、血液及昼夜节律/睡眠健康的机会，综合了关键营养素、膳食模式和新兴生物标志物的证据，并改编和扩展了“精准营养餐盘”（precision nutrition plate），用于临床和社区环境中的实施研究。研究人员指出了关键的研究空白，包括表型引导试验（phenotype-guided trials）、标准化数据整合及可扩展实施策略的需求。通过整合全生命历程中的生物学、行为学及更广泛的环境维度，精准营养可推动更有效、可及且可持续的疾病预防和健康促进方法。
主体内容总结
1. 引言
营养是贯穿全生命周期的健康基石，影响发育、生理功能及慢性病的风险与管理。然而，个体间膳食反应的差异性挑战了传统“一刀切”营养指导的有效性，推动了精准营养这一新兴领域的发展。精准营养旨在将精准医学原则应用于膳食科学，纳入生物学、行为学和环境异质性对营养相关结局的影响。实现这一目标需要整合多维数据，包括（表观）遗传、代谢、微生物组、行为和社会经济因素。近年来，多组学技术、可穿戴传感器和人工智能/机器学习（AI/ML）的进步使复杂的生物统计预测模型成为可能，但将这些进展转化为临床和社区环境中的可操作策略仍面临关键挑战。本文应用全生命周期导向的精准营养框架，综合了心血管、肺、血液和昼夜节律/睡眠健康领域的证据，并改编了“精准营养餐盘”作为研究和实践工具。
2. 精准营养框架
研究人员提出了一个精准营养框架，作为推进精准营养成为整合性、全生命周期导向学科的概念基础。该框架由七个相互关联的支柱组成，旨在支持个性化及人群相关营养策略的生成、解释、转化和实施。该框架认识到精准营养不仅是一项数据驱动的事业，更是一种系统层面的方法，将生物学和行为学数据与定量和定性科学、情境因素、社区参与及实施相结合。这一更广泛的视角与美国国立卫生研究院（NIH）营养研究战略计划一致，该计划将精准营养确定为一个统一愿景，强调个体变异性、发展预测方法、改善实施以及在全生命周期内建设研究能力。
3. 七大支柱
该框架包含七个相互关联的支柱：全民预防、数据来源、定量科学、定性科学、干预实施、社区以及教育与人才培养。全民预防强调在解决个体间变异性的同时优先考虑广泛的人群代表性。数据来源支柱依赖于膳食摄入评估、临床和生理测量、多组学数据以及与行为、生活方式和环境相关的情境数据的整合。定量科学支柱利用AI/ML等先进计算方法从复杂高维数据中提取有意义的信息。定性科学支柱通过理解影响膳食实践的社会、文化和行为因素，补充定量方法。干预实施支柱关注将精准营养从发现转化为实践，需要实施科学框架的支持。社区支柱将社区定位为精准营养干预开发和实施的重要合作伙伴。教育与人才培养支柱要求建立具备营养科学、数据科学、行为科学、社会科学和实施科学等多学科专业知识的人才队伍。
4. 营养暴露组的数据协调化
精准营养从理论框架向临床和公共卫生实用工具的进展，关键取决于整合和协调生物学、行为学及环境领域大规模异质数据的能力。现有证据基础多存在于未采用通用数据元素或现行数据标准的传统队列中，需要利用既定指南进行复杂的回顾性协调化。较新的研究已开始在研究设计中前瞻性地纳入数据标准、通用研究方案和互操作性要求，如NIH营养精准健康（NPH）项目。当前限制营养数据有效协调化的三个相互关联的挑战包括：膳食摄入的统计可比性、多组学数据的技术变异性，以及数据共享的伦理、法律和隐私约束。膳食数据的统计可比性可通过零增强Birnbaum-Saunders（ZABS）模型等新方法改进，食物术语的协调化则通过FoodOn和食物-生物标志物本体论（FOBI）等不断发展的本体论解决。多组学数据的技术变异性需要针对数据类型特定的校正策略，如用于RNA-seq计数数据的ComBat-seq方法。隐私保护分析方法如联邦学习（FL）可在不共享原始数据的情况下实现多中心数据分析。
5. 精准营养：心血管健康
心血管健康贯穿全生命周期，体现了“一刀切”膳食方法的局限性。营养因素影响心脏形态发生、血管发育、心肌能量代谢、内皮功能、血压调节和自主神经控制，但因（表观）遗传、代谢和微生物组特征的差异以及性别和生命阶段的不同，反应差异显著。在备孕和生命早期，母体营养和代谢状态可影响胎儿心脏和血管形成、胎盘功能及长期心脏代谢风险。叶酸、维生素B12和胆碱参与一碳代谢，对DNA甲基化和基因调控至关重要。长链omega-3脂肪酸（二十二碳六烯酸；DHA）是心肌细胞膜的结构成分，支持自主神经成熟。碘、镁、维生素D等微量营养素及抗氧化剂也参与胎儿心血管发育。地中海式膳食模式与有利的母体代谢组学特征和更健康的婴儿心脏代谢特征相关。在婴儿期和儿童期，一碳营养素、铁、钾、镁和omega-3脂肪酸对心血管生长和血压编程发挥重要作用。儿童期建立的健康膳食模式与后期更有利的心脏代谢风险特征相关。在青春期和年轻成年期，膳食质量往往下降，肥胖、高血压和血脂异常等膳食相关心血管风险因素普遍存在。在中年、更年期和老年期，女性更年期转变是心血管风险的关键拐点，遗传变异如磷脂酰乙醇胺N-甲基转移酶基因（PEMT）和亚甲基四氢叶酸脱氢酶1（MTHFD1）的多态性可影响胆碱内源性合成。老年期需要关注高质量蛋白质摄入以减轻肌少症和衰弱，同时针对微量营养素缺乏进行靶向筛查和纠正。
6. 精准营养：肺健康
肺健康受关键发育窗口期营养暴露的强烈影响。肺发育始于妊娠早期，持续至儿童期和青春期，成年早期达到肺功能峰值。母体营养和代谢状态可影响胎儿肺发育，并与后代呼吸和过敏风险相关。维生素D受体（VDR）多态性与哮喘和过敏易感性相关，妊娠期维生素D补充可降低后代哮喘/反复喘息风险。产后，母乳提供生物活性、个性化的营养，与更好的儿童肺功能和较低的哮喘风险相关。母乳还作为“时间营养”（chrononutrition），其激素和营养成分呈昼夜变化，向婴儿传递昼夜节律时间线索。早产儿面临早期营养缺乏和更高的终身呼吸系统发病率风险，维生素A补充已被证明可降低支气管肺发育不良（BPD）风险。从儿童期到青春期，铁、锌、维生素A、钙、维生素D和长链omega-3多不饱和脂肪酸（EPA/DHA）等特定微量营养素发挥独特作用。成年和老年期，膳食黄酮类化合物摄入与更好的呼吸健康相关，血浆omega-3脂肪酸水平与肺纤维化更好的结局相关。身体成分测量如去脂体重指数（FFMI）和分子生物标志物可改善风险分层。
7. 精准营养：血液健康
血液疾病对营养暴露特别敏感，因为营养代谢直接影响红细胞生成、铁稳态、炎症和氧化应激。精准营养可被构建为全生命周期和基因型引导的方法：儿童期预防缺乏，铁代谢疾病采用基因型引导治疗，血红蛋白病优化抗炎和微量营养素，铁过载状态调节吸收。在镰状细胞病（SCD）和地中海贫血中，儿童和青少年常表现为静息能量消耗增加、生长受损和微量营养素缺乏，而成年人面临累积的炎症负担和心脏代谢合并症。omega-3脂肪酸的随机试验显示可减少SCD中的炎症标志物和血管闭塞并发症。地中海贫血中的营养补充如维生素D和锌可能是必要的。随着测量工具和机制见解的进步，精准营养有可能将血液学护理从反应性补充转向主动的个体化膳食策略。
8. 睡眠和昼夜节律营养
昼夜节律是内源性24小时计时系统，将生理和行为与昼夜周期对齐。外周时钟对能量可用性、宏量营养素组成和食物摄入时间作出反应。碳水化合物和胰岛素相关信号已被证明可影响外周时钟，高脂饮食可改变昼夜节律基因表达。内源性昼夜节律与进食模式之间的错位会破坏激素调节、损害葡萄糖代谢、促进炎症并增加肥胖和心脏代谢疾病风险。将昼夜节律生物学整合到精准营养框架中，需要表征个体昼夜节律表型和时间敏感性的工具。多组学、持续葡萄糖监测、可穿戴设备衍生的睡眠和活动数据以及微生物组分析可被整合以绘制每个人的时间生物学图谱。
9. 精准身体活动与精准营养的协同
精准身体活动（PA）基于运动“剂量”可根据个体基因组、代谢、行为及生命阶段表型进行校准的生物学前提。来自分子换能器身体活动联盟（MoTrPAC）的研究结果揭示了身体活动对19种组织的时空调控，并显示脂肪组织脂解和线粒体信号通路存在显著的性别特异性差异。乳酸被视为一种中心性“乳酸激素”，通过GPR81信号调节脂解并刺激脑源性神经营养因子（BDNF）。在妊娠期，靶向PA处方可优化“胎盘蛋白质组”。在儿童期，高PA水平可削弱多基因风险如FTO变异的致肥胖效应。对于使用GLP-1受体激动剂的个体，建议同时进行抗阻训练以防止肌少症性肥胖。
10. 实施科学与精准营养餐盘
尽管存在经证实的膳食方法和公共卫生膳食指南，循证营养干预在临床和社区环境中的采用仍然有限。实施科学专注于将研究发现和循证实践系统性地纳入常规医疗保健和公共卫生环境，对于弥合这些差距至关重要。改编的精准营养餐盘包含营养基因组学、膳食习惯、食物行为、身体活动、深度表型分析、代谢组学、微生物群和健康因素等关键领域，可作为传播与实施（D&I）研究的概念图谱。将精准营养餐盘与实施研究综合框架（CFIR）和覆盖度、有效性、采纳、实施与维持（RE-AIM）等既定框架相结合，可为研究精准营养干预如何转化为常规临床和社区环境提供严谨的概念基础。社区参与和对健康因素的关注对于循证营养干预的成功采用至关重要。
11. 精准营养研究机会示例
基于上述各节确定的关键研究空白，研究人员在主要领域强调了精准营养的潜在研究机会示例。许多研究机会与NIH精准营养研究优先事项和NHLBI战略愿景高度一致。NIH共同基金项目“营养精准健康”（Nutrition for Precision Health）由All of Us研究计划提供支持，为进一步研究预测个体对食物和膳食模式的反应提供了机会。
12. 总结与结论
本文强调了精准营养如何解决营养代谢、疾病风险和干预反应性的异质性，以改善心、肺、血液和睡眠健康结局。精准营养提供了一个变革性的、全生命周期导向的框架，通过整合生物学、行为学、环境和其他健康决定因素来优化健康。从备孕和早期发育到老年期，营养需求和反应差异显著，凸显了“一刀切”膳食指导的局限性。多组学、AI/ML和数据协调化方法的进步正在加速识别膳食反应的表型和基因型驱动因素。将精准营养转化为实践需要与实施科学、社区参与及健康决定因素的考量相结合。本文的局限性包括缺乏对科学文献的系统综述，且重点关注心、肺、血液和睡眠研究。关键研究空白仍然存在，包括对纵向、异质性队列研究、标准化数据整合方法以及评估全生命周期精准营养策略的临床试验的需求。
