《普洛斯医学》发表研究称，尿液和血液中的分子能客观反映超加工食品摄入量，为研究其与糖尿病、癌症等关联提供新方法。研究团队分析了718名健康个体的血液、尿液样本及饮食记录，发现超加工食品平均占能量摄入的50%，个体差异显著。高摄入者饮食富含碳水化合物、添加糖和饱和脂肪，蛋白质和纤维摄入较低，且样本中与2型糖尿病风险相关的代谢物更常见，部分尿液样本还检测到食品包装相关的分子。对照实验验证了代谢物检测的可靠性，有望揭示超加工食品危害健康的具体机制。

🔬 研究发现，尿液和血液中的特定分子能够客观反映个体的超加工食品摄入量，这为更准确地评估超加工食品对健康的影响提供了新的生物标记。

📊 通过分析718名健康个体的血液、尿液样本和饮食记录，研究发现超加工食品在参与者每日能量摄入中占比平均达到50%，但个体之间的差异非常大，从12%到82%不等。

🍬 代谢物分析显示，超加工食品摄入较多的人群，其样本中与2型糖尿病风险相关的代谢物更为常见，而且部分尿液样本中还检测到了与食品包装相关的分子，而来自新鲜果蔬的代谢物则相对较少。

🧪 为了验证代谢物检测的可靠性，研究团队进行了一项对照实验，结果显示，通过代谢物特征能够准确区分受试者食用的超加工和非超加工两种饮食模式。

《普洛斯医学》（Plos Medicine）最近发表的一项研究表明，尿液和血液中的分子可以客观反映一个人的超加工食品摄入量，为研究其与糖尿病、癌症等疾病的关联提供了新方法。

超加工食品是工业化生产的食品，通常含有添加剂、乳化剂等家庭烹饪中不常见的成分，涵盖甜味酸奶、预制面包、包装零食等多种类型。已有研究将高摄入超加工食品与肥胖、心血管疾病、糖尿病及某些癌症风险上升联系起来，但这些研究多依赖受试者的饮食回忆，准确性有限。

美国国家癌症研究所的研究团队分析了718名50-74岁健康个体的血液和尿液样本，并结合其饮食记录，利用机器学习评估超加工食品在每日能量摄入中的占比。结果显示，超加工食品平均占参与者能量摄入的50%，但个体差异显著（12%-82%）。高摄入群体的饮食通常富含碳水化合物、添加糖和饱和脂肪，而蛋白质和纤维摄入较低。

代谢物分析发现，超加工食品摄入较多者的样本中，与2型糖尿病风险相关的代谢物更常见，部分尿液样本还检测到食品包装相关的分子，而来自新鲜果蔬的代谢物较少。研究团队进一步通过对照实验验证了代谢物检测的可靠性：20名受试者交替食用超加工和非超加工饮食两周，代谢物特征能准确区分两种饮食模式。

专家指出，传统饮食评估方法误差较大，而这一技术有望揭示超加工食品危害健康的具体机制。目前尚难区分超加工食品与高盐、高糖、高脂饮食的代谢差异，但明确这一点可能推动食品工业改进配方。