短期特定宏量营养素饮食诱导的代谢变化可在血液和唾液中检测到

《Nutrition》：Short-term macronutrient-specific diets induce distinct metabolic changes detectable in blood and saliva

　　

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  针对特定宏营养素的饮食方案会产生不同的血液和唾液反应。
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  高蛋白摄入会增加血液尿素氮和唾液铵的含量。
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  高碳水化合物摄入会降低唾液pH值和缓冲能力。
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  血液和唾液对饮食宏营养素的反应并不完全相同。
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  唾液作为营养研究中的互补性生物体液，值得进一步研究。

引言

饮食组成是代谢健康的关键决定因素，影响着与葡萄糖稳态、脂质代谢和氮平衡相关的通路[[1], [2], [3], [4]]。富含蛋白质的饮食与血糖控制、胰岛素敏感性和心脏代谢危险因素的改善相关[2]，而不饱和脂肪丰富的饮食则有助于改善脂质谱和心血管结局[[5], [6], [7], [8]]。饮食脂质的代谢效应不仅取决于脂肪的总摄入量，还受脂肪酸组成的影响，不饱和脂肪酸与比饱和脂肪更为有利的代谢和炎症反应相关[9]。相比之下，以精制碳水化合物为特征的高血糖负荷饮食与高血糖、高胰岛素血症和血脂异常相关[10,11]。这些观察结果表明代谢通路对饮食宏营养素组成具有快速响应性，并强调了需要能够捕捉人体短期代谢适应性的生物标志物。

尽管系统性生物标志物通常用于评估代谢反应，但其测量依赖于有创性采样，限制了其在重复或大规模监测中的实用性。这促使人们对能够反映全身生理变化的微创性生物基质产生了越来越浓厚的兴趣。在这些基质中，唾液是一种易于获取的生物体液，含有电解质、蛋白质、代谢物和激素，部分来源于全身循环[12]。分子和分析方法的进步已使唾液生物标志物的应用扩展到口腔疾病之外，在代谢障碍、心血管风险评估和炎症性疾病中的应用日益广泛[13,14]。然而，尽管唾液具有这些潜力，但其在多大程度上能捕捉饮食引起的代谢反应仍缺乏充分表征，特别是在短期饮食干预的背景下。尽管此类反应可能也与龋齿等口腔状况有关[15,16]，但这仅代表更广泛的全身性框架中的一个方面。

唾液并非仅仅是血液的滤液，而是一种生物学上独特的液体，其组成整合了全身循环、唾液腺主动分泌、牙龈沟液、口腔上皮细胞和微生物代谢的贡献[17]。循环分子可通过多种机制进入唾液，包括跨唾液腺上皮细胞的被动扩散、超滤过和主动转运[18]。因此，唾液生物标志物反映了全身生理过程与局部腺体和口腔生物活动的综合影响，应被视为血液生物标志物的补充，而非替代。

尽管先前研究表明饮食模式可以影响全身代谢和唾液组成，但大多数研究侧重于长期饮食习惯或与疾病相关的状况，而非受控的饮食干预。因此，目前对短期调整饮食宏营养素组成如何影响健康个体的血液和唾液反应知之甚少，也不清楚两种基质中变化的幅度在个体内是否相关。弥补这一知识空白可提高我们对唾液作为一种响应早期饮食适应性的动态生物体液的理解，并支持将其作为营养研究中的互补性基质进行考察。

因此，本研究旨在评估短期饮食干预对血液生化标志物以及唾液生化与理化参数的影响，这些干预方案在宏营养素组成方面存在差异，并探讨个体内两种基质变化之间的选定关联。其理论基础在于确定唾液变化是否反映了饮食摄入引起的早期代谢适应。通过考察每种基质中的时间反应以及个体内变化之间的选定关联，本研究探索将唾液作为无创性互补生物体液用于研究饮食宏营养素组成的短期反应。

章节摘要

研究设计与参与者

本研究采用交叉活体设计，评估三种宏营养素组成不同的饮食对血液生化标志物以及唾液生化与理化参数的影响，包括铵、硝酸盐、亚硝酸盐、pH值和缓冲能力。试验饮食为：(1)高脂饮食(HL)，(2)高蛋白饮食(HP)，(3)高碳水化合物饮食(HC)。每种饮食干预连续维持七天。在基线和第7天(D7)采集血液样本，并在

社会人口学特征

共有12名健康志愿者参与了本研究（3名男性，9名女性；平均年龄22.3 ± 2.5岁）(表1)。在三种饮食干预前的基线值之间未检测到具有统计学意义的差异，表明各饮食条件下未观察到系统性基线失衡。

血液生化组成

在HP饮食后，尿酸水平显著下降，从3.90 ± 0.3 mg/dL(D0)降至3.32 ± 0.2 mg/dL(D7)(p = 0.05)。相比之下，血液尿素氮

讨论

本研究旨在通过短期宏营养素靶向饮食干预诱导受控的代谢变化。尽管这些饮食并不代表习惯性饮食模式，但它们使我们能够识别血液和唾液中快速的、饮食特异性的代谢反应。结果表明，唾液组成对短期饮食调节作出响应，并且可能提供有关饮食引起的代谢适应性的互补信息。

HP饮食引发了显著的

伦理声明

已获取所有参与者或其法定代理人参与本研究和发表论文的书面知情同意。已尊重参与者的隐私权。

本研究涉及器官或组织捐献者。本研究包含人类生物材料，并已获得捐献者、其近亲属或法定代理人同意，用于本研究及论文发表。本研究所使用的样本未来源于已执行的

CRediT作者贡献声明

Constanza Echeverría：论文撰写——审阅与编辑，论文撰写——原稿撰写，方法学，形式化分析，数据整理，概念构思。Karla Gambetta-Tessini：论文撰写——审阅与编辑，验证，指导，方法学。Sergio Wehinger：论文撰写——审阅与编辑，验证，方法学，形式化分析，数据整理。Carla P. Lozano：论文撰写——审阅与编辑，方法学，形式化分析，概念构思。Mariane Lutz：论文撰写——审阅与编辑，验证，方法学。

利益冲突声明

作者声明，他们没有已知的可能影响本文所报告工作的竞争性财务利益或个人关系。

资助

本研究由智利政府资助的Fondecyt常规基金1210188资助，资助人为RAG。

数据可用性声明

本研究发现背后的去标识化个体参与者层面数据，连同相应的数据字典和统计分析代码，可在合理请求下向通讯作者获取，并须遵守适用的伦理和机构要求。不会分享任何个人可识别信息。

稿件撰写过程中生成式AI及AI辅助技术的声明

在撰写本作品过程中，作者使用了ChatGPT(OpenAI)来辅助改善作者撰写的文字的语言、清晰度、组织结构和可读性。该工具未用于生成或修改研究数据、执行统计分析，也未独立确定研究结果的解释或科学结论。使用此工具后，作者已对内容进行了批判性审阅、核实和必要编辑，并对此承担全部责任。

致谢

作者感谢Javiera Villalobos女士提供的技术协助。我们还感谢Constanza Fernández博士在招募、筛查潜在参与者及讨论中的工作，以及Natalia García-Manríquez硕士在本研究实验设计中的参与。我们感谢塔拉卡大学CITES的Eduardo Fuentes博士及其博士生Diego Mendez在样本分析方面提供的空间和设施。我们还感谢Ximena Gonzalez博士实验室在获取

Constanza Echeverría|Karla Gambetta-Tessini|Sergio Wehinger|Carla P. Lozano|Mariane Lutz|Rodrigo A. Giacaman