《Scientific Reports》：Dietary patterns derived by Gaussian graphical models and metabolic profiles among overweight and obese individuals
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为探究影响超重和肥胖个体健康的饮食模式，研究人员以 647 名伊朗超重 / 肥胖者为对象，利用高斯图形模型（GGM）推导饮食网络并评估其与代谢综合征（MetS）风险关系。结果发现蔬菜和谷物网络与 MetS 风险降低相关，这对分析饮食习惯和消费趋势意义重大。
在当今社会，代谢综合征（MetS）如同隐藏在人群中的健康 “杀手”，悄然威胁着人们的身体健康。它是一系列相关代谢异常的集合，会显著增加个体患 2 型糖尿病（T2D）和心血管疾病（CVD）的风险，进而导致发病率和死亡率上升。全球范围内，MetS 的患病率不容小觑，在伊朗，其患病率更是高达约 36.9%。
以往的研究已经表明，饮食在 MetS 的发展过程中起着至关重要的作用。众多研究围绕 MetS 与特定食物组、个体食物及营养素的关系展开，但饮食模式分析作为一种综合手段，能更全面地揭示饮食与慢性疾病风险之间的复杂联系。在众多饮食模式分析方法中，高斯图形模型（GGM）近年来崭露头角，它能揭示食物组之间的条件独立性，为研究饮食与疾病的关系提供了新视角。不过，此前尚无研究专门针对肥胖人群的饮食网络进行评估，也未全面探究其与人体测量、代谢风险因素以及 MetS 各个组成部分之间的关联，这成为了健康研究领域的一个空白。
为了填补这一空白，来自伊朗大不里士医科大学（Tabriz University of Medical Sciences）等机构的研究人员展开了一项意义非凡的研究。他们的研究成果发表在《Scientific Reports》上，为我们深入了解饮食与健康的关系提供了重要依据。
研究人员采用了多种关键技术方法来开展这项研究。首先，他们进行了一项横断面研究，选取了 647 名来自大不里士和德黑兰的超重和肥胖参与者。通过生物电阻抗分析（BIA）等技术评估参与者的身体成分和人体测量指标，利用经过验证的包含 168 个条目的食物频率问卷（FFQ）收集饮食数据，同时测定血清总胆固醇（TC）、甘油三酯（TG）等生化参数。此外，运用 GGM 探索参与者的饮食摄入网络，并借助逻辑回归评估这些网络与 MetS 风险因素的关联。
下面来详细看看研究结果。
- 人口统计学和人体测量学评估：研究人员收集了参与者的社会人口学信息、进行人体测量并评估身体成分，如身高、体重、腰围（WC）、臀围（HC）等，还依据美国国家胆固醇教育计划成人治疗小组 III（NCEP-ATP III）标准定义 MetS，使用国际体力活动问卷（IPAQ）短表评估身体活动水平。
- 网络结果：GGM 分析成功识别出六个主要的饮食摄入网络，分别是蔬菜、谷物、水果、零食、鱼 / 乳制品和脂肪 / 油网络。其中，生蔬菜、谷物、新鲜水果、零食、人造黄油和红肉分别是各个网络的核心食物。例如，蔬菜网络中生蔬菜与大蒜、煮熟蔬菜与卷心菜之间存在强正相关；谷物网络中谷物与大蒜、器官肉正相关，与蘑菇负相关。
- 生化变量比较：在蔬菜网络中，较高三分位数的参与者总胆固醇（TC）较低，高密度脂蛋白（HDL）在调整模型中更高；在谷物网络中，较高三分位数的参与者收缩压（SBP）、舒张压（DBP）、甘油三酯（TG）、低密度脂蛋白（LDL）较低，HDL 较高。而零食、水果、鱼 / 乳制品和脂肪 / 油网络与生化变量无显著关联。
- 饮食网络与食物组的相关性：不同饮食网络不同三分位数的食物成分大多有所增加。
在研究结论和讨论部分，该研究首次在伊朗超重和肥胖人群中探讨了 GGM 识别的饮食网络与 MetS 风险的关系。蔬菜和谷物网络与代谢成分显著相关，这与伊朗人的饮食习惯相符。蔬菜富含生物活性化合物和可溶性纤维，有助于降低胆固醇；谷物中的膳食纤维、抗氧化剂等成分对血压和血脂有益。然而，研究也存在一些局限性，如横断面设计无法确定因果关系，FFQ 问卷可能存在误分类，且无法完全排除混杂因素影响。尽管如此，该研究依然意义重大，它表明饮食网络能有效反映饮食模式，识别核心食物组，为理解食物组间关系、改善饮食习惯提供了新的思路和依据，也为后续研究指明了方向，期待未来有更多前瞻性研究来进一步证实这些发现。
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