个性化营养

膳食补充剂个性化营养 deficiency diseases dietary supplement micronutrients

① 许多2型糖尿病患者接受护士或医生的饮食建议，而不是营养师提供的个性化营养治疗（INT）.② 研究进行一项荟萃分析，比较了注册营养师与其他健康专家提供的饮食建议的效果。③ 针对912名参与者设计5个随机对照试验，评估6-12个月的治疗后其糖化血红蛋白、体重指数和低密度脂蛋白胆固醇的结果。④ 研究发现，与其他健康专家提供的饮食建议相比，营养师提供的个性化营养疗法对糖化血红蛋白、体重和低密度脂蛋白胆固醇的影响更大。

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个性化营养

基于个人偏好、人群特征和专家知识开发饮食推荐系统

① 普及健康饮食，难处在于收集关于饮食摄入的准确信息，并提供有效的干预措施。② 互联网为此提供了可能的解决方案；且个性化的建议优于针对泛泛人群的建议。③ 本研究设计并开发一个能够评估膳食摄入量的系统；考虑个人偏好、人群特征、专家知识等因素，基于此提供针对成人的个性化建议。④ 这种多层次的个性化建议可通过在线随机对照试验进行评估；由营养专家反馈其建议的可靠性。

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精准营养

精准营养：先进手段和系统干预

① 将营养学知识转化为有效的临床饮食干预建议一直是难点。② 为实现针对细分人群或个体的营养干预，涌现出营养基因组学等多种手段；需要将这些研究方法纳入营养学的完整体系加以利用。③ 本文综述精准营养领域的最新研究进展，分析影响个人生活方式/营养干预效果的因素。④ 关注：分析和检测饮食习惯、进食行为、体育活性、深度表型等方面的最新研究进展；营养基因组学、代谢组学和肠道微生物表型的最新应用；如何实现精准营养的最新报道。

精准营养个性化营养 deep phenotyping gut microbiota metabolomics

智能手机

营养健康领域App使用情况调研

① 手机应用程序（App）和其他移动医疗（mHealth）可以帮助提高病人护理效率。② 用52项在线工具调查澳大利亚、新西兰和英国会员；回复率为5%，共得到570个完整的答复可供分析。③ 62%营养师使用App，主要用作信息资源（74%）和病人自我监测（60%）；首推的两款营养app为MyFitnessPal（®）（62%）和莫纳什大学Low FODMAP Diet（®）（44%）；51%的受访者使用短信，主要用于预约。④ 文章认为，应提供培训、教育和宣传使app得以更有效利用与实施。

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系统生物学

综述：以系统生物学的眼光看个性化营养

① 从大众营养向个性化营养延伸已成为现实；个性化营养依据个人的健康状况和目标，定制化膳食建议；其背后的生物学过程极其复杂。② 可以用系统生物学方法聚焦最关键的生物学机制，辅助解决方案的设计。③ 本文介绍“系统适应性”这一概念；实时评估与机体稳定相关的代谢等过程的变化。④ 综述宏量营养素和微量营养素的个性化营养案例；纳入遗传因素、干预目标等因素。⑤ 另外，也介绍了将个性化诊断和营养干预相结合的应用模型。

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个性化营养

优化营养政策的前提：高质量研究证据和专业联盟

① 营养政策的关键目标，是分辨适合及不适合的营养摄入模式，并洞察其对机体营养及健康情况的影响。② 未来期望在营养研究中优化方法学，使指南推荐实现个性化。③ 同时，对现有证据质量进行分级、遵守已确认的证据等级，并使针对营养健康声称的审查透明化。④ 最终目标是在可持续健康和营养政策领域，形成科学家、政策制定者和传播专业人才的建设性联盟。⑤ 坚持并优化获取高质量证据的研究方法，是实现上述目标的重要推动力。

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蚁群算法

基于蚁群算法优化患者饮食模式

① 由于缺乏健康饮食的指导，人们无法通过饮食干预来预防疾病，只能依赖于药物治病。② 由于食物成分和来源的多样性，实时选择适合个人营养需求的饮食模式很有挑战性，尤其对于各种疾病患者。③ Diet-Right是为了解决食物摄入不当及其导致各种健康问题和疾病的情况，而提出的基于云计算的食物推荐系统。④ 利用蚁群算法生成最佳食物列表，根据用户的病理报告推荐合适的食物。⑤ 注：蚁群算法是一种用来寻找优化路径的概率型算法。

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移动健康

海外：膳食营养Apps Top12

① 该文章介绍12种通过促进膳食健康减肥的Apps。② 这些Apps主要关注3项内容：食物日志、运动、激励；通过提示人们关注自己摄入的膳食及其能量而发挥作用。③ 例如“膳食观察者日志（Diet Watchers Diary ）”可以为使用者生成个性化数据库和定制化配餐建议。④ “食物教育（Fooducate ）”含25万种物品的数据，可以帮助使用者在第一时间计算食物热量。⑤ “节食点（DietPoint）”提供了130份减肥食谱和500条减肥建议。更多Apps信息请参见原文。

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神经发育

性别不同，基因型对儿童认知发育的影响存在差异

① 膳食及内源性长链多不饱和脂肪酸（LCPUFAs）与认知发育有关，但是存在性别差异；本文从基因多态性角度予以研究。② 考察765名健康学龄儿童，发现在脂肪去饱和酶FADS位点，rs1535与全血花生四烯酸水平低相关，rs174448则与较低的DHA水平相关。③ 性别因素影响了等位基因对儿童认知和阅读能力的贡献，如rs174448降低男孩的认知和阅读能力，但却提高女孩的阅读能力，rs1535则相反。④ 基因与性别差异的关联可能与婴幼儿时期内源DHA合成有关。

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维生素D

【营养证据】维生素D可否预防2型糖尿病？回答问题前应先定义目标人群

① 从生物学机制研究和观察性研究的数据看，维持机体在最佳VD状态，可能降低2型糖尿病风险。② 由于血25-羟VD不仅是反应机体VD状态的生物标记物，也与身体健康状况有关，因此以其为研究指标，会引入混淆因素。③ 现有数据认为，对于糖耐量正常的人而言，补充VD不能预防2型糖尿病。④ 对于糖尿病高危险人群，补充VD是否有用还有待进一步论证。⑤ 未来的临床研究中，应根据糖代谢状态细分人群，在此基础上考察VD是否可降低糖尿病风险。

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ω-3 长链PUFAs

【营养前沿】补充多不饱和脂肪酸，也有个性化营养问题？

① 对丹麦人的研究发现，连续5年摄入基本剂量的ω-3 长链PUFAs的人群，其PUFAs摄入量与体重和腰围并没有一致和明显的关系。② 但是，对产后18个月的新加坡妇女的研究发现，高剂量或孕26-28周摄食ω-3 长链PUFAs可以降低产后体重。③ 对哥斯达黎加的西班牙人研究发现，高ω-3 长链-PUFA摄食仅在PCSK9等位基因携带者上发挥心血管的保护作用。④ 结论：ω-3 长链PUFAs与体重和心血管疾病的关系受摄入剂量、干预时间、身体状况及基因型影响。

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脂肪和肥胖相关基因

【营养前沿】基因减肥靠谱吗?

① 通过基因检测实行个性化减肥，是目前的一种尝试，但其是否有效尚缺乏足够的证据。② Food4Me是欧洲一项基于互联网的个性化营养研究项目，本文是其中一部分。③ 按照膳食、表型和基因型三种层级逐渐增强个性化干预的程度，并评估对膳食及健康状况的改善效果。④ 结果表明，被告知携带脂肪与肥胖相关等位基因的参与者，其体重和腰围的改善更为明显。⑤ 本研究的局限在于，干预措施是多维度的，因此无法准确衡量针对基因实施干预的收益。

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钙

【评论】从钙与维生素D看个性化营养

① 钙和维生素D（CaD）是维持生命和骨健康必不可少的成分。② Youjin WANG等人通过分析基因组数据发现，与骨折和骨密度相关的遗传因素，影响补充CaD对女性骨健康的作用；只有对BMD遗传易感性最低的女性，CaD摄入与骨折风险的显著相关。③ 本文为个性化营养的实现提供了理论依据，不仅鉴定了与骨质疏松相关的关键基因，也为易骨折人群如何使用膳食补充剂提供了参考。④ 局限: 研究对象不缺Ca；Ca和维生素D未区分；维生素D补充量较低,等。

钙维生素D 个性化营养

个性化营养

什么人更容易放弃互联网营养干预？

① 进行个性化营养建议需要对目标个体进行频繁反馈和干预。② Food4Me是一个互联网营养干预实验；通过6个月试验，比较普适性的饮食建议和个性化饮食建议（饮食、表型、基因）后的状况。③ 期间，共337名参与者（占21%）退出；如下因素与退出相关：频繁的系统提示、女性、45岁以下、肥胖。④ 退出程度与饮食建议是否个性化无关；宣称热爱健康饮食的人比起宣称要减肥或节食的人依从性更佳。⑤ 因此，有必要优化干预模式，例如减少反馈频率。

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类胡萝卜素

【营养证据】叶黄素护眼，合理用量需考虑遗传背景和代谢差异

① 叶黄素及其异构体对眼健康意义深远，贯穿了整个生命周期的眼部发育，与年轻和成年期间的视力表现以及降低老年相关眼部疾病发展的风险有关。② 含叶黄素、玉米黄质和内消旋玉米黄质的膳食补充剂流行率正在上升。③ 设置最佳和安全摄入量需要额外的研究，尤其对于怀孕和哺乳期妇女。④ 由于遗传或代谢差异，个体对膳食类活萝卜素的反应不同；因此可能有部分人群需要更高水平的摄入量以获取收益；或者需要替代策略改善叶黄素和玉米黄质水平。

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