Cell子刊:超加工食品何去何从?(观点)

Cell Metabolism [IF:27.287]
① UPFs的感官属性可能让它们更容易咀嚼和吞咽,导致进食更快,这样在肠脑信号有时间传达饱腹感之前就已出现过度进食;② UPFs通常高糖高脂,而蛋白质含量低,可能导致热量过度摄入;③ 食品加工会导致大量水分流失增加了食品能量密度,这也可能导致过度摄入;④ UPFs缺少天然食物基质和不溶性纤维可能会破坏食物与菌群的互作,或引起胃肠道的吸收和信号传递异常;⑤ UPFs可能被设计的很可口,其某些成分破坏了数千年来进化的味道-营养反馈关系。
【主编推荐语】超加工食品 (UPFs) 的供应增加,可能导致肥胖患病率和相关慢性疾病的增加。针对此公共卫生问题,近期发表于Cell Metabolism的一篇观点论文认为,不同的UPFs存在很大异质性,不能一概而论,如用更健康的饮品替代含糖饮料的获益很明显,但一些即食食品或热食却不能笼统的取缔,应承认它们的便利性,可通过改善它们的食品配方发挥促进人口的营养质量和健康的作用。针对UPFs的重新制定配方或消除某些超加工食品的政策需要建立在对UPFs导致过度消费和健康问题的生物学机制的理解,本文对相关机制做了阐述。(@临床营养陈彬林)
Eliminate or reformulate ultra-processed foods? Biological mechanisms matter
2021-10-25, doi:10.1016/j.cmet.2021.10.005
延伸阅读: 【BioArt】

国内团队:深度学习预估癌症患者营养不良状态

Clinical Nutrition [IF:7.324]
① 研究纳入14134名中国癌症患者,其中有正常营养人群8193名和三种不同类型营养不良人群(轻微、中度和严重分别占15.5%、17.6%和8.9%);② 这种鉴定结果与病人提供的主观整体营养状况评量表和关于营养不良标准的全球领导倡议中度一致;③ 营养不良的严重程度与营养状态、机体状态、生活质量和短期结果呈负相关,并且与降低的总体存活率呈线性相关;④ 一种以多元回归模型为基础的深度学习算法被建立,且其在预测和诊断方面表现良好。
【主编推荐语】通常癌症患者的营养状态评估靠问卷或者通识性的指南,但是其并不能基于人群数据给出营养不良相关预估。陆军军医大学大坪医院许红霞、首都医科大学附属北京世纪坛医院石汉平、福建省肿瘤医院郭增清、中国科学技术大学第一附属医院李苏宜与研究团队,近期在Clinical Nutrition发表研究,基于真实数据,建立了一种深度学习的算法,可以融合癌症患者的营养不良识别和程度判定。(@Bingbing)
A fusion decision system to identify and grade malnutrition in cancer patients: Machine learning reveals feasible workflow from representative real-world data
2021-07-02, doi:10.1016/j.clnu.2021.06.028
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