更新时间：2024-05-21 11:27
近年来人们一直在争论高脂肪、低碳水化合物（high fat，low carbohydrate diet，HF-LC）饮食或低脂肪、高碳水化合物饮食（low fat，high carbohydrate diet，LF-HC）哪一中模式更利于改善糖代谢以及预防心脑血管相关代谢疾病。然而目前尚不能得出一致性的结论，来自于观察性研究的结果也往往与临床试验的结果相悖。造成这些不一致的原因，一方面有研究设计、研究人群和样本量差异的因素，另一方面也可能是不同个体对营养素有个性化应答。那么，如何基于个人特征制定有针对性的营养建议？便引出了“个性化营养”或者“精准营养”的概念。与传统假设中每个人都可以通过遵循相同的饮食指导进而一致性地获益不同，精准营养侧重对不同个体提供量身定制的膳食和生活方式干预和指导。
越来越多研究表明，不同个体对同样的食物可能有不同反应，这体现在餐后血糖、疾病干预和治疗效果等方面。产生差异的一个重要原因来自于不同个体肠道中的微生物群。因此，人们在选择食物或进行营养干预时，应将自己视作人和微生物的超级共生体，通过基于个性化的营养支持来优化健康或预防、管理、治疗疾病，即个体化营养。
饮食与健康密不可分，科学合理的膳食摄入是维持健康状态的关键因素之一。当前的膳食指南在群体水平上有很重要的参考意义，但无法在个体水平上提供更为精准的营养指导。此外，关于饮食中不同比例的脂肪与碳水化合物的摄入量对健康的作用一直是营养研究领域的热点，但截至目前也尚未达成一致结论，造成研究结果不一致的原因，便可能是不同个体对营养摄入的个性化应答。如何描绘并解析不同个体对膳食的个性化应答，是精准营养领域当前面临的一大挑战。
2021年7月13日，西湖大学郑钜圣课题组（博士后马越、付元庆，2019级博士生田韵仪，郑钜圣）在具有百年历史的经典营养学杂志The Journal of Nutrition上发表了关于个性化营养干预的最新成果，该研究首次将单病例随机对照试验（N-of-1 trial）的设计应用于精准营养领域，重点在个体水平揭示了不同宏量营养素比例的饮食对不同个体所产生的个性化的餐后血糖反应，并通过贝叶斯后验概率分析模型分别鉴别出对高碳水饮食敏感和对高脂肪饮食敏感的个体。该项研究开启了营养干预的新模式，对指导个体对膳食模式的选择具有重要意义，为将来的营养学精准干预提供了模板。（右图）。