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想象一下这样一个世界：杂货店货架上的食品都按其健康程度进行排名，并附有基于研究的简单评分。在一些国家，这个世界已经存在。
营养成分概要系统（NPS）支持清晰的包装正面标签，这些标签根据营养成分评估食品质量。法国的 Nutri-Score 是一种彩虹色系统，将食品评为 A 到 E 级。澳大利亚的健康星级评级是一个五星级系统，以半星增量对食品进行评级。英国的交通灯系统将营养水平标记为绿色、黄色或红色。
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相比之下，美国缺乏食品包装正面评级系统。食品指南针最近在塔夫茨大学开发出来，旨在弥补这一差距以及其他系统中的缺点。但它使用的营养信息目前对于大多数食品和消费者来说是不可用的。
作为一名胃肠病学家和医师科学家，我专注于使最新的微生物组和营养数据更容易为公众所用。基于这项研究，我开发了 营养消耗评分（NCS），该评分使用所有食品都可用的营养信息对食品进行 1 到 100 的评分，并纳入了对健康微生物组重要的因素。
但是，营养成分概要系统是如何运作的？它们与其他消费者营养指南相比如何？
营养密码
每个营养成分概要系统都使用不同的评分算法，但大多数系统都会为通常摄入不足的营养素和食物（如纤维、水果和蔬菜）分配正分。相反，对于过度摄入的营养素（如糖、饱和脂肪和钠，这些营养素通常添加到加工食品中）则给予负分。这些分数合并成一个总分：较高的分数表示更健康的食品，而较低的分数表示不太健康的选择。
例如，羽衣甘蓝富含纤维、钾和不饱和脂肪，而糖、钠和饱和脂肪含量低，因此将获得高分。相比之下，甜甜圈富含糖、钠和饱和脂肪，但纤维、钾和不饱和脂肪含量低，因此将获得低分。像黑橄榄这样的食物，纤维含量高，但钠含量也高，则会介于两者之间。
营养成分概要系统的工作原理类似于食品包装背面或侧面的营养成分表，帮助消费者做出明智的选择。这些标签提供有关食品营养成分的信息，包括卡路里、宏量营养素以及关键维生素和矿物质。这些数值是通过实验室分析和基于食品和药物管理局监管的标准化份量的营养数据库确定的。
但 NPS 的不同之处在于它们将营养信息合并为一个可操作的评分。这意味着您不必花费时间解读营养成分表，这些成分表通常以小字体印刷，并且可能难以理解。
超加工食品概要
营养成分概要系统算法在对未加工食品（豆类、坚果、种子、水果、蔬菜和全谷物）进行高评级，以及对加工食品（如热狗、软饮料、蛋糕和饼干）进行低评级方面，都非常相似。它们帮助人们重新平衡他们的饮食，这些饮食因食品加工或成分被改变的程度而变得失衡。
它们补充了圣保罗大学研究人员开发的 NOVA 分类系统，该系统根据食品的加工水平对食品进行分类。该系统引入了术语“超加工食品”，这些食品经过了大量的工业加工，并且含有家庭烹饪中通常不会出现的成分。
虽然 NOVA 已将超加工食品与不良健康结果（如肥胖、更差的精神健康、癌症和过早死亡）联系起来，但它平等地对待所有此类食品，忽略了糖、钠和其他添加剂的含量差异。
营养成分概要系统通过识别超加工类别中更健康的选择来帮助提供细微差别。例如，植物性奶（如杏仁奶或豆奶）在 NOVA 系统下可能被归类为超加工食品，但如果它们含有最少的添加糖和盐，则可能具有相对较高的 NPS 分数。
比例和生物活性物质的平衡
虽然营养成分概要系统对于选择更健康的选择可能很有用，但目前的系统存在局限性。它们并不总是与其他研究完全一致，经常忽略调节微生物组和身体过程的生物活性化学物质，并且可能依赖于不完整的数据。目前的系统也没有考虑到酒精的热量和健康影响。
我设计的 营养消耗评分 旨在通过纳入食品中这些被忽视的成分来解决这些差距。例如，它使用食品类别作为数据有限领域的代理，包括生物活性化合物，如多酚、omega-3 脂肪和可发酵纤维。在未加工食品（如水果、蔬菜、谷物、豆类、坚果和种子）中发现的生物活性化合物的替代物被整合到评分的核心算法中，该算法使用营养比例来衡量食品加工的程度。
营养比例（包括碳水化合物与纤维、饱和脂肪与不饱和脂肪以及钠与钾的比例）反映了未加工食品细胞营养成分的天然平衡，研究表明，这种平衡与心脏代谢健康相关。
例如，植物的细胞壁提供结构强度，并且富含纤维，而它们的能量囊泡储存碳水化合物。纤维减少糖的吸收，并被发酵成化合物丁酸盐，丁酸盐维持血糖并调节食欲。
未加工食品的脂肪谱与细胞膜中的脂肪成分相似。饱和脂肪与不饱和脂肪的比例反映了不同类型的脂肪如何影响炎症和体重。
最后，钾钠比反映了细胞膜泵的自然功能，细胞膜泵将钾浓缩在细胞内部，同时将钠输送到细胞外部。这会影响血压以及微生物组和代谢健康。
目前正在同行评审中的研究表明，营养消耗评分与其他系统相比具有优势。NCS 评分来自近 5,000 名美国人的营养数据，与血压、腰围和体重有关。NCS 也已被纳入旨在供公众使用的智能手机应用程序中，目前正在进行 Beta 测试。
赋能明智的选择
虽然营养成分概要系统是更健康食品选择的有希望的工具，但它们也存在重要的注意事项。大多数测试它们工作效果的研究都侧重于两个因素如何相互关联，而不是一个因素是否直接导致另一个因素。相关性并不证明因果关系。
需要进一步的研究来评估这些系统是否会影响购买习惯、消费趋势以及体重和血压等健康结果。此外，个人饮食需求可能有所不同，个性化算法可以帮助改进这些评分，以提供量身定制的建议。
尽管存在这些考虑因素，但营养成分概要系统是应对代谢疾病发病率上升的有希望的工具。它们在欧洲的使用证明了它们在改变消费者购买习惯和激励食品公司创造更健康产品方面的潜力。
美国人可能有一天会在美国看到类似的包装正面标签。在此之前，智能手机技术可以提供一种实用的方法，帮助消费者在今天做出更明智的选择。
本文最初发表于 The Conversation。阅读原文。