饮食与疾病：利用代谢组学表型提供新启示
饮食是人类健康和疾病的关键因素，但是，众所周知，要在人群研究中进行准确的饮食衡量是很困难的。因此需要采取新的方法来研究饮食摄入和饮食模式对代谢的影响，以及它们与疾病风险的关系。饮食评估传统上依赖于自我报告的数据，而这些数据往往不准确，甚至可能产生错误的结果。
论文摘要
尿液代谢表型
组学技术的发展促进了我们从系统层面对个人和人群健康的研究。具体而言，容易从尿液和血液中测得的代谢表型或代谢型包含了关于生理表型、环境暴露和患病风险的丰富信息。代谢表型也对人类的生活方式影响敏感，例如饮食结构的影响。尿液标本中的食源性化合物浓度比血液中更高，动态范围更广，也不像血液存在严格的稳态调节。对照试验表明，尿液的代谢谱可以客观测量饮食的摄入。
在最近的一项研究¹中，研究人员阐述了如何将尿液代谢表型作为一种替代方法来获取饮食模式相关的信息。我们采用了两次平均间隔 3 周获取的多通道 24 小时饮食回顾，并两次采集 1,848 名美国人的 24 小时尿液作为对照组；67 种营养物影响了尿液代谢表型中的46种代谢物，这些代谢物的结构通过 1H 核磁共振波谱进行了表征。
研究结果
对各项代谢物随时间的稳定性开展了研究，结果显示，相比自我报告的数据，尿液代谢谱更稳定，因此也更准确。这 46 种代谢物准确地预测了美国普通人群的健康和不健康饮食模式，并且在独立的英国队列研究中得到了验证。而后，研究人员利用已经识别的代谢物预测了两个独立人群的健康和不健康的饮食模式，并展示了未来如何利用代谢物—营养物之间的关系将这些代谢表型与健康状况关联起来（图1）。
根据观测到的数据，发现有 46 种代谢物可以对健康饮食模式和不健康饮食模式的人进行区分，其中健康与否由5 种不同的侧重营养物和营养丰富食物的膳食评分系统进行评定。
在 3 周时间内，最稳定的两种代谢物是尿泛酸和N-甲基烟酸甲酯（NMNA）。其中尿泛酸多以辅酶A加合物或以磷酸泛素的成分存在于多种食物之中，而此前已发现个体血液中的 NMNA 浓度在一年内高度稳定。
该数据能否提供对生物途径的新启示？
这些研究结果表明，尿液代谢谱可以作为一种客观的测量方法，根据成年人群坚持健康饮食模式的情况，对人群进行分类。在未来的研究中，这些数据可用于评估这一系列稳定的、可测量的食源性生物标志物与患病风险的关联。这可能会为表征从健康代谢表型到不健康代谢表型转变的生物途径提供新思路，并有助于发现新的预防和干预策略。
参考文献：
¹ Posma, J., Garcia-Perez, I., Frost, G., Aljuraiban, G., Chan, Q., Van Horn, L., Daviglus, M., Stamler, J., Holmes, E., Elliott, P. and Nicholson, J., 2020。通过营养组—代谢组的关系了解膳食摄入和代谢。《Nature Food》， 1(7)，第426-436页。
