科学家们开发了一种称为多代谢物评分的特殊评分系统，可以揭示一个人饮食中的加工食品含量。
长期以来，计算某人摄入了多少超加工食品一直依赖于饮食问卷和个人诚实度。
但美国国立卫生研究院（NIH）的研究人员可能找到了一种更客观的方法：通过分析血液和尿液来判断。
在《PLOS医学》杂志上发表的一项新研究中，科学家们开发了一种称为多代谢物评分的生物标志物工具，可以估计一个人的能量中有多少来自超加工食品。这些食品包括包装零食、软饮料、即食餐以及其他工业制造的高热量、低营养产品。
这可能是营养研究的一个突破，因为长期以来，自我报告的饮食数据一直存在不准确性。
“自我报告饮食的局限性众所周知。通过代谢组学，我们可以更接近客观的食物摄入量测量，并且了解饮食如何影响健康。”国家癌症研究所的研究员埃里卡·洛夫特菲尔德博士说。
关于这个评分
NIH团队对两组人群进行了为期12个月的血液和尿液样本分析：一组是对718名美国老年人的观察性研究，另一组是临床试验，其中20名参与者分别被喂食两种不同的饮食，一种高（80%）超加工食品，另一种完全不含（0%）超加工食品，每种饮食持续两周。
研究人员发现数百种微小物质，称为代谢物，这些代谢物与一个人摄入的超加工食品量有关。
利用机器学习，他们创建了一个特殊的评分系统——多代谢物评分，可以揭示一个人饮食的加工程度。
这些评分清楚地显示了当一个人主要食用加工食品和不食用加工食品之间的差异，研究作者指出。
为什么这很重要
高超加工食品饮食带来的健康风险，如肥胖、2型糖尿病甚至某些癌症已经得到了充分的记录。
但是，量化人们实际摄入多少这类食品是困难的，尤其是在依赖基于记忆的食物日志或问卷调查时。人们可能会忘记、少报或误判份量。
这种基于生物标志物的工具可以使大规模的人口研究更加可靠，并有助于揭示饮食与疾病之间更强的联系。
评分的局限性
尽管这些发现很有希望，但研究人员提醒说，目前的结果主要基于美国老年人。
这些评分仍需要在具有不同饮食习惯和超加工食品摄入水平的更多样化人群中进行验证。
此外，该研究没有检查这些评分是否与癌症或糖尿病等疾病相关。这是科学家们下一步想要研究的内容，看看那些得分较高（意味着他们吃更多的超加工食品）的人是否更容易患上这些疾病。
目前，这项研究标志着向更精确的营养科学迈进了一步，也许有一天医生不需要问你吃了什么。
你的身体可能已经有了答案。
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