原来对某些人来说，巧克力和比萨才是“健康食谱”！？

想过为什么节食没有效果么？一项以色列的研究追踪了800名参与测试人员在一周中的血糖水平，结果显示：即使所吃的食物完全相同，个体之间的代谢状况也各有区别。这项发表在《细胞》杂志上的研究展现了个人化营养学的力量——哪些食物有利于你的健康？哪些食物可能拖后腿？它能帮你量身定做。

血糖与糖尿病、肥胖等健康问题息息相关，而且可以通过动态血糖监测仪非常简单地进行测量。几十年前，人们建立了一项叫做“升糖指数”（glycemic index，GI）的标准，将食物根据对血糖水平的影响进行分级。医生和营养学家利用这一标准来制定健康食谱。

然而，这一系统是建立在将一小群人对不同食物的反应进行平均的研究结果上的。

“健康食谱”因人而异

这项由以色列魏茨曼科学研究所伊兰·西格尔（Eran Segal）和伊兰·埃利纳夫（Eran Elinav）主导的研究发现，任何食物的升糖指数都不是一个定值，而是因人而异的。他们通过健康问卷、身体检查、血液测试、血糖监控、粪便样本，以及一个用于汇报生活方式和食物摄入（总共统计了46898餐）的手机应用软件收集所有参与者的数据。另外，志愿参与者们有几次早餐吃的是标准化的、完全相同的食物。

意料之中的是，被试进餐后的血糖水平与他们的年龄和身体质量指数相关。然而，数据同样表明，尽管每个被试的个体反应并不会因时而变，不同的人对相同食物的反应却区别极大。

根据算法分析得出的结果，为不同个体定制的健康食谱包含不同的食物，有时在一个人那被认为是不利于控制血糖的食物，在另一个人那里却恰恰是健康的。图片来源：Zeevi and Korem et al./Cell 2015/Weizmann Institute of Science

人们印象中的大多数膳食建议都是基于这类评价系统建立的。然而，人们并没有重视，或者说并没有充分意识到个体间的巨大差异——在某些情况下，不同个体对于同一种食物的反应甚至是完全相反的。在既有的文献里，这是个很大的漏洞。”魏茨曼研究所计算机科学与应用数学系的西格尔说。

“不带任何偏见地对这么大的样本量进行测量，让我们意识到，在人们吃什么、营养如何被吸收这样最基础的概念上，我们曾经错得有多离谱。”魏茨曼研究所免疫学系的埃利纳夫说，“与现有的做法不同，为个体量身定做膳食计划，也许能让我们利用营养学来控制血糖上升和与之相关的疾病。”

怎样让被试听话？

首先，依从性（Compliance）是个令营养学研究头疼不已的问题。营养学研究的结果依赖于被试在离开实验室后是否还能够严格执行膳食计划、并诚实记录他们的食物摄入。

魏茨曼研究所的方法是：你按照我的要求吃东西并汇报，我回赠你一份个人化的分析结果，看看到底什么东西最能影响你的血糖。

嗯，效果拔群。

在这项研究中，研究者给被试（他们代表了以色列人口中的各种成分，并且没有酬劳）提了两个要求：

• 在一周内，每天早上吃标准化的早餐，如面包或者葡萄糖；

• 同时，将每一餐都计入一个名为“食物日记”的手机应用中。

本研究告诉我们：餐前拍照可以拯救世界。

作为回报，研究者向被试提供一份报告，分析他们对食物的个人化反应；这份报告的准确性取决于被试者严格遵从实验流程。埃利纳夫和西格尔表示，这是个很有效的动力，被试的进餐汇报和从血糖监测中得到生物特征数据匹配得相当好。

这种个性化反馈带来了很多惊喜。在一个案例中，一位患肥胖症和前驱糖尿病的中年女性就发现自己谓的“健康”饮食习惯恰恰助长了问题。这位女士曾多次尝试各种不同的食谱，但都没有效果。在参与研究的一周之后，结果显示——她的血糖水平会在食用番茄后急剧上升。

番茄：我也很绝望啊！

“给这位女士定制个性化食谱时，番茄显然应当被排除在外，但也许会加入一些许多人认为不那么健康，但实际对她有益的食物。”埃利纳夫说，“在进行这项研究之前，没人能向她提供如此量身定制的建议，而这种状况可能对她的前驱糖尿病造成重大影响。”

量身定制的健康食谱有时有些违反直觉。“对于某些人来说，他们的健康食谱包括了巧克力、冰淇淋和比萨——营养师是不太会给病人开这种餐单的。”

走向个性化的营养学

为了理解不同个体之间为何存在如此巨大的差异，研究者采集每个被试的粪便样本并进行了微生物分析。越来越多的证据表明，肥胖、葡萄糖不耐受以及糖尿病都与肠道细菌相关，而这项研究显示，特定的微生物与餐后的血糖上升情况相关。

通过对另外26个参与被试的个性化饮食干预，研究者降低了他们的餐后血糖，并调整了他们的肠道菌群。有趣的是，尽管膳食干预是个性化的，不同被试的食谱明显不同，但人们却呈现出了几种一致的肠道菌群变化。

旨在控制血糖水平的“健康食谱”往往是相似的。但事实上，不同的人吃完同一份菜谱里的食物之后可能会有截然相反的反应。图片来源：Zeevi and Korem et al./Cell 2015/Weizmann Institute of Science

“看到这些数据后，我考虑了一种可能性——我们对肥胖和糖尿病流行的理解，在概念上可能就完全错误了。”西格尔这样说，“通常大家会觉得，我们知道如何处理这些问题，只是患者没有听从医嘱，没有控制饮食。然而事实可能是，患者真的乖乖遵医嘱了，是我们给出了错误的建议。”

“病人对指定饮食的反应区别很大，这对营养师和医生来说是常识。”他补充道，“通过这些数据，我们可以看到，一成不变的一般性建议并不总是有用。我最大的愿望是我们可以扭转这一状况，进入新的方向。”

研究者希望通过进一步的算法研发，减少为人们提供个性化的营养学报告所需的参数，将他们在基础研究项目中所得到的结论转化为面向更广阔受众的应用。

“教练，我也想吃冰激凌……”

一个AI

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