摘要：心血管代谢性疾病（如2型糖尿病、肥胖和心血管疾病）是全球主要的健康负担。传统的“一刀切”膳食指南虽在人群层面有效，却难以满足个体差异化的营养需求。最新发表于《Nature Medicine》的重磅综述《Precision nutrition for cardi

导读

心血管代谢性疾病（如2型糖尿病、肥胖和心血管疾病）是全球主要的健康负担。传统的“一刀切”膳食指南虽在人群层面有效，却难以满足个体差异化的营养需求。最新发表于《Nature Medicine》的重磅综述《Precision nutrition for cardiometabolic diseases》系统阐述了精准营养这一新兴领域的现状、潜力与挑战。

文章指出，精准营养旨在通过整合基因、肠道微生物组、代谢表型、行为、环境及社会决定因素等多维度数据，为个体或特定亚群提供量身定制的膳食建议。研究已证实，个体对相同食物的餐后血糖等代谢反应存在巨大差异，这为个性化饮食干预提供了科学基础。例如，基于个体代谢特征（如肝脏胰岛素抵抗）的饮食方案，其心血管代谢获益可能优于传统的地中海饮食。

实现精准营养离不开三大核心技术支柱：

1）利用AI分析多模态数据以生成个性化证据；

2）通过数字应用程序和可穿戴设备进行实时监测与反馈；

3）利用数字工具评估并优化饮食依从性。文章同时强调，必须解决研究中的关键挑战，如将短期研究结果转化为长期临床获益、确保研究人群的多样性以促进健康公平，以及应对数据隐私和伦理问题。

精准营养有望彻底改变我们预防和管理心血管代谢性疾病的方式，从“群体平均”迈向“个体最优”，最终赋能每个人做出更明智、更可持续的饮食选择。

图形化摘要：精准营养的核心框架AI = 人工智能；CGM = 连续血糖监测仪；HR = 心率。

重点信息

个体化代谢反应是精准营养的基石：

核心内容：研究（如PERSON研究）表明，基于个体动态代谢特征（如肝脏胰岛素抵抗）进行饮食分型，可以预测其对特定饮食（如高单不饱和脂肪酸饮食）的反应。这类个体化方案在改善心血管代谢健康方面，可能比通用的低脂高纤饮食或地中海饮食更有效。

意义：这标志着营养学正从静态的“食物列表”推荐，转向动态的、基于个体生理状态的“精准处方”，为实现更优的健康结局提供了可能。

多组学与数字技术是驱动精准营养的核心引擎：

核心内容：精准营养依赖于对基因、肠道微生物组、代谢组等多组学数据的深度整合，并结合可穿戴设备（如连续血糖监测仪CGM）和移动应用收集的行为与环境数据。AI算法能从这些海量、复杂的多模态数据中挖掘规律，生成个性化建议，并通过数字平台进行实时反馈和依从性管理。

意义：这种技术融合不仅提高了膳食建议的精准度，还通过简化决策和提供持续支持，解决了传统营养干预中依从性差的难题，使长期健康管理成为可能。

健康公平与长期有效性是未来的关键挑战：

核心内容：当前的精准营养研究多基于欧美高收入人群，缺乏多样性，可能导致健康差距扩大。此外，大多数研究周期较短，尚需大规模、长期的实效性研究来验证其能否在真实世界中持续改善健康结局。同时，数据隐私、伦理规范和成本效益也是必须审慎考虑的问题。

意义：精准营养要真正惠及大众，必须从研究设计之初就将包容性、公平性和长期价值纳入考量，确保这项前沿技术能为所有人群带来健康福祉，而非成为少数人的特权。

研究背景与目的一

背景：营养是健康、福祉和长寿的关键决定因素。尽管当前的膳食指南在人群层面有效，但它们无法充分考虑个体在营养需求和饮食反应上的巨大差异。这种“一刀切”的方法限制了其在预防和管理心血管代谢性疾病方面的潜力。

目的：本综述旨在系统评估精准营养领域的最新研究进展，重点关注其在降低心血管代谢性疾病发病率和负担方面的应用。文章批判性地审视了现有证据，探讨了其潜在益处，并深入讨论了在更广泛实施前所面临的挑战与机遇。

研究方法二

综述范围：本文是一篇系统性综述，全面回顾了精准营养领域的关键研究，包括基因-环境互作、肠道微生物组、代谢分型（metabotypes）、数字健康技术（如CGM和AI算法）以及大型研究项目（如NIH的“精准健康营养”计划）。

核心框架：文章提出了精准营养的三大核心组成部分：

1）针对个体或亚群差异的靶向性、循证推荐；

2）通过数字应用和可穿戴设备交付指导；

3）利用数字工具评估和优化依从性。并强调了贯穿始终的交叉主题：AI、行为科学、利益相关者参与、健康公平、食物可持续性和数据隐私（见图1）。

评估重点：文章重点评估了精准营养从短期概念验证研究向长期、真实世界临床有效性的转化能力，并批判性地分析了当前研究的局限性，如研究周期短、人群多样性不足、以及饮食评估方法的固有缺陷。

图1：精准营养的核心框架

主要发现三

个体差异的来源：个体对饮食的反应差异源于多层次的复杂互作，包括：

1）基因层面，如因纽特人基因组中与脂肪酸代谢相关的适应性变异；

2）肠道微生物组，其组成受饮食影响，并反过来调节宿主对食物（如地中海饮食）的代谢反应；

3）行为与环境，如睡眠、体力活动、餐食时间及社会文化因素。

技术驱动的精准干预：大型研究（如PREDICT和Personalized Nutrition Project）通过整合CGM、微生物组、血液生物标志物和数字日志等多模态数据，成功构建了预测个体餐后血糖反应的算法。这些算法为个性化饮食建议提供了基础。

从短期到长期的转化挑战：

图2：精准营养研究设计框架

图3：精准营养在现实世界中的实施路径

该图展示了如何在特定时间点，整合个体的临床、人口学、社会、行为、心理、环境和分子等多维度信息（“条形码”），以生成个性化的营养和行为指导，并通过数字健康解决方案、心理支持和社会支持进行交付。

全球精准营养倡议

文章介绍了多个全球性精准营养项目，如美国的“精准健康营养”（Nutrition for Precision Health）、欧洲的“精准营养挑战”（Precision Nutrition Challenge）、丹麦的“丹麦精准健康计划”（Danish Precision Health Initiative）以及针对中低收入国家（LMICs）的“精准营养工作组”，这些项目旨在解决研究中的多样性和公平性问题。

未来方向与挑战文章强调，未来研究需开发更稳健的预测模型，将多组学数据与行为、社会和环境因素深度融合。同时，必须解决数据隐私、伦理、成本效益以及将可持续性原则融入精准营养等关键问题。

核心优势与意义四

**超越“一刀切”**：精准营养通过考虑个体的独特性，有望显著提高饮食干预的有效性，使营养建议从“适合大多数人”变为“最适合你”。

**赋能个体**：借助数字技术和AI，精准营养可以简化复杂的饮食决策，提供实时反馈和支持，从而增强个体的自我管理能力和长期依从性。

**连接个体与群体健康**：精准营养并非与公共卫生对立，而是与“精准公共卫生”理念相辅相成，既能为个体提供定制方案，也能识别出需要额外支持的亚群，从而优化整体健康策略。

研究局限性与未来方向五

局限性：

当前精准营养领域仍处于早期阶段。主要局限包括：

1）缺乏长期、大规模的实效性研究证据；

2）研究人群多样性不足，可能加剧健康不平等；

3）商业化的精准营养产品往往缺乏坚实的科学验证；

4）数据隐私、伦理和成本效益问题尚未得到充分解决。

未来方向：

未来的研究必须致力于：

1）开展长期、包容性强的实效性研究；

2）开发能动态适应个体变化的、机制驱动的预测模型；

3）建立严格的伦理和监管框架；

4）探索将精准营养与可持续食物系统相结合的路径，确保其在改善人类健康的同时，也惠及地球健康。

结论六

精准营养代表了营养科学的一场深刻变革。它利用基因组学、微生物组学、数字技术和人工智能等前沿工具，旨在为每个人提供量身定制的饮食方案，以更有效地预防和管理心血管代谢性疾病。尽管目前仍面临从短期研究到长期临床获益转化、确保健康公平、以及解决伦理和成本等多重挑战，但其潜力巨大。通过跨学科合作、严谨的科学研究和对社会价值的坚守，精准营养有望在未来重塑我们的饮食文化和健康管理模式，引领我们走向一个更健康、更公平、更可持续的未来。

参考文献：Guasch-Ferré, M., et al. Precision nutrition for cardiometabolic diseases. Nat Med 31, 1444–1453 (2025). https://doi.org/10.1038/s41591-025-03669-9

来源：乐饭桶生活