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      JACC:低碳/低脂飲食的質量和冠心病發病風險的關聯

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      2026年2月,JACC發表了一篇文章,在護士健康研究(NHS)、NHSII和衛生專業人員隨訪研究(HPFS)三個隊列中,前瞻性探討低碳/低脂飲食宏量營養素的不同組成,對冠心病風險的影響。研究發現:高質量植物性蛋白質/脂肪,高質量碳水化合物組成的健康低碳/低脂飲食,與較低的冠心病風險相關


      原文鏈接:https://www.jacc.org/doi/10.1016/j.jacc.2025.12.038

      研究背景

      飲食質量在預防冠心病中至關重要。對于低碳/低脂飲食在降低冠心病風險方面的效果,不同研究報告的結果并不一致。這可能是因為:飲食模式通常只強調宏量營養素,但實際上一種飲食模式可能由不同質量和健康效應的食物構建而成

      不同組成的低碳/低脂飲食模式對冠心病風險的長期影響,及其背后的生物學機制,特別是對血漿代謝組的影響,未得到充分探索。

      本研究在NHS、NHSII和HPFS三項隨訪時間超過30年的隊列研究中,評估低碳飲食和低脂飲食與冠心病風險之間的關聯,尤其是不同宏量營養素來源和質量的影響。研究還探索了這些飲食的代謝影響,并基于此開發了客觀代謝組學評分。

      研究方法

      本研究由3個分析階段組成:


      圖.3個階段的分析策略

      第一階段評估飲食指數與冠心病發病的關聯。

      分析使用以下三個隊列的參與者數據:

      • NHS:1976年開始,招募121,700名30-55歲的女性護士;

      • NHSII:1989年開始,招募116,429名25-42歲的女性護士;

      • HPFS:1986年開始,招募51,529名40-75歲的男性健康專業人員。

      參與者每2-4年通過郵寄問卷進行隨訪,問卷內容涉及飲食、生活方式因素、藥物使用和慢性病診斷。從以下人群中收集血液樣本:1989-1990年NHS的32,826名參與者、1996-1999年NHSII的29,611名參與者、1993-1995年HPFS的18,225名參與者。

      排除標準:基線(NHS 1986年,NHSII 1991年,HPFS 1986年)自我報告有糖尿病、心血管疾病或癌癥史;基線時飲食數據缺失;總能量攝入報告異常(女性<500或>3,500千卡/天,男性<800或>4,200千卡/天)。

      該分析納入198,473名參與者,隨訪5,248,916人年,包括NHS的64,164名參與者、NHSII的91,589名參與者和HPFS的42,720名參與者。

      第二階段旨在橫斷面地考察飲食指數與心血管風險標志物及血漿代謝物的關聯,并建立飲食指數的客觀代謝組學評分

      本分析使用生活方式驗證研究(LVS)數據,該研究通過客觀方法檢驗自我報告工具的有效性,分為2個子研究:

      • 男性LVS(MLVS):2011-2013年進行,包含914名46-82歲男性,來自HPFS和哈佛Pilgrim健康關懷隊列。

      • 女性LVS(WLVS):2010-2012年進行,包括796名45-80歲女性,來自NHS和NHSII。

      本分析納入無冠心病、卒中、癌癥或主要神經系統疾病史,擁有有效代謝組學數據的1,146參與者。

      第三階段前瞻性地評估代謝組學評分與冠心病發病的關聯。

      該分析納入三項隊列的14個獨立巢式病例對照研究或其他子研究中,具有代謝組學數據的11,220參與者,共計隨訪249,694人年。本研究將其稱為“血液隊列”。

      飲食評估

      評估低碳/低脂飲食模式的組成。根據食物頻率問卷(FFQ)計算營養素攝入量。每日營養素和能量攝入量是特定食物的進食頻率乘以其營養素和能量含量,然后求和。

      根據不同營養素構成和質量,推導出5種低碳飲食指數,每個指數總分0-30分,0分碳水攝入量最高,30分最低:

      • 總低碳飲食(TLCD):脂肪、蛋白質和碳水評分之和。基于總能量占比,將脂肪和蛋白質分為0-10分,0分攝入量最低,10分最高;碳水分為0-10分,0分攝入量最高,10分最低。

      • 動物性低碳飲食(ALCD):動物性脂肪、動物性蛋白質和碳水評分之和。

      • 植物性低碳飲食(VLCD):植物性脂肪、植物性蛋白質和碳水評分之和。

      • 不健康低碳飲食(ULCD):動物性蛋白質評分、動物性脂肪評分、健康碳水化合物(非淀粉類蔬菜[不包括土豆和炸薯條]、水果[不包括果汁]、豆類和全谷物)的逆向得分,三者之和。

      • 健康低碳飲食(HLCD):植物性蛋白質評分、植物性脂肪評分、低質量碳水(土豆、添加糖和精制谷物)的逆向得分,三者之和。

      研究也推導出5種低脂飲食指數,每個指數總分0-30分,0分脂肪攝入量最高,30分最低:

      • 總低脂飲食(TLFD):脂肪、蛋白質和碳水評分之和。脂肪分為0-10分,0分攝入量最高,10分最低;蛋白質、碳水分為0-10分,0分攝入量最低,10分最高。

      • 動物性低脂飲食(ALFD):動物性蛋白質、脂肪和總碳水之和。

      • 植物性低脂飲食(VLFD):植物性蛋白質、脂肪和總碳水之和。

      • 不健康低脂飲食(ULFD):動物性蛋白質評分、低質量碳水化合物評分、植物性脂肪的逆向得分,三者之和。

      • 健康低脂飲食(HLFD):植物性蛋白質評分、健康碳水化合物評分、動物性脂肪的逆向得分,三者之和。

      冠心病

      研究的主要結局是冠心病的發生,包括非致死性心梗(MI)、致死性冠心病死亡,以及自我報告的冠脈血運重建。

      血液代謝組學及其他生物標志物

      LVS中測量血脂(總膽固醇、高密度脂蛋白膽固醇[HDL-C]和甘油三酯)和超敏C反應蛋白(hs-CRP)。LVS和血液隊列分別評估299個和261個代謝物。

      統計學分析方法

      第一階段使用Cox比例風險模型估計飲食指數與冠心病風險的關聯,模型按年齡(歲)、日歷年、以及隊列分層。對每種指數進行了三次樣條回歸分析,描述飲食指數與冠心病風險的潛在非線性關聯。

      第二階段評估飲食指數對代謝物的影響。首先使用多因素線性回歸模型分析飲食指數與單個代謝物的關聯。然后使用彈性網絡懲罰線性回歸模型,推導指數的代謝組學評分,總結兩種飲食的整體代謝組學特征。

      第三階段先識別LVS和血液隊列中共同存在的代謝物子集。隨后通過線性回歸將代謝組學評分擬合為這些這些代謝物的函數,在LVS中構建簡化代謝組學評分并用于血液隊列。采用Spearman相關系數評估飲食指數與代謝組學評分之間的相關性。在血液隊列中,使用Cox比例風險模型評估代謝組學評分與冠心病風險的前瞻性關聯。

      研究結果

      第一階段

      該分析納入198,473名參與者,隨訪5,248,916人年共記錄20,033冠心病。

      低碳飲食指數的最低與最高五分位數相比,多因素調整的冠心病HR分別為:TLCD為1.05(95%CI 1.01-1.10),ALCD為1.07(1.02-1.12),VLCD為0.94(0.90-0.99),ULCD為1.14(1.09-1.20),HLCD為0.85(0.82-0.89)。樣條回歸分析顯示,除了VLCD指數(非線性P=0.01)外,飲食指數與冠心病之間存在線性劑量-反應關系,未觀察到平臺效應。

      相應的低脂飲食估計值分別為:TLFD為0.93(0.89-0.98),ALFD為0.94(0.90-0.98),VLFD為0.87(0.83-0.91),ULFD為1.12(1.07-1.17),HLFD為0.87(0.83-0.91)。在樣條回歸中,未觀察到低脂飲食指數與冠心病之間存在任何非線性關系(所有線性P值均<0.001)。

      表.Cox模型分析,不同低碳/低脂飲食指數五分位數組的冠心病風險


      第二階段

      構建飲食指數的代謝組學評分時,LVS中選取了76-140個代謝物,指數與代謝組學評分的Spearman相關系數為0.57-0.68,血液隊列中選取45-88個代謝物,Spearman相關系數0.21-0.38。

      兩種飲食的健康模式均與較低的甘油三酯、較高的HDL-C、較低的hs-CRP,及有利的代謝組學特征相關,包括3-吲哚丙酸增加和纈氨酸降低。不健康的模式則顯示出相反的關聯。


      圖.飲食指數與代謝組學評分的關聯

      第三階段

      在11,220名擁有代謝組學數據的參與者中,發生1,111例冠心病事件。代謝組學評分每增加1個標準差,冠心病調整后HR如下圖。該評分顯示的冠心病風險與第一階段基于FFQ評估的結果一致


      圖. 代謝組學評分與冠心病風險的關聯

      這項超過30年隨訪的研究顯示,嚴格遵循強調高質量宏量營養素的低碳/低脂飲食,與冠心病風險顯著降低相關,如植物性蛋白質、健康脂肪和加工程度最低的碳水化合物。如果是富含低質量宏量營養素的低碳/低脂飲食,如精制碳水化合物、動物性蛋白/脂肪,則與更高的冠心病風險相關。

      健康的飲食模式還與血脂和炎癥生物標志物改善相關,包括較低的甘油三酯和hs-CRP,較高的HDL-C。此外,血漿代謝物分析證實了這些發現,顯示出健康與不健康飲食模式之間不同的代謝反應。而且,這些客觀的代謝組學評分與冠心病風險的關聯,與基于FFQ評估的結果高度一致。這些發現強調了宏量營養素質量和食物來源對于維持最佳心血管健康的重要性

      研究優勢

      本研究使用經過驗證的FFQ對飲食進行重復測量,使用大樣本量,同時使用隊列和代謝組學數據進行前瞻性研究,強調了宏量營養素質量。

      研究局限性

      • 不能排除殘余的或未測量的混雜因素的影響;

      • 研究結果證據不能直接外推到碳水/脂肪攝入量極低的飲食模式,如生酮飲食;

      • 研究中考慮的代謝物可能只代表了人體循環相關代謝物中的小部分。此外,研究未納入代表食物來源的生物標志物;

      • 即便使用經驗證的FFQ,測量誤差仍不可避免;

      • 研究納入健康意識較強的參與者,研究結果可能外推性有限。

      研究結論

      研究強調,來源于動物的低質量蛋白質/脂肪,精制碳水化合物組成的不健康低碳/低脂飲食,與較高的冠心病風險相關;高質量植物性蛋白質/脂肪,高質量碳水化合物組成的健康低碳/低脂飲食,與較低的冠心病風險相關。基于FFQ問卷和客觀代謝組學評分,評估的飲食組成與冠心病風險的關聯一致,低碳飲食和低脂飲食對健康的影響可能很大程度上取決于宏量營養素的質量和食物來源。高質量的宏量營養素對于促進心血管健康至關重要。

      參考文獻:J Am Coll Cardiol. 2026 Jan 30:S0735-1097(25)10569-X. doi: 10.1016/j.jacc.2025.12.038.


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