在追求健康的道路上，“千人一面”的飲食建議已難以滿足人們?nèi)找嬖鲩L的個性化需求。目前，營養(yǎng)基因組學(xué)正從傳統(tǒng)的實驗方法向“大數(shù)據(jù)驅(qū)動”的研究方式轉(zhuǎn)變。營養(yǎng)基因組學(xué)與新興技術(shù)的融合不僅為食品工業(yè)的創(chuàng)新提供了科學(xué)支持，還通過提供更精準(zhǔn)、個性化、數(shù)據(jù)驅(qū)動的見解和主動策略，加速了基于基因型的個性化營養(yǎng)策略的實施，以滿足個體健康需求。
近日，浙江工商大學(xué)海洋食品研究院沈清研究員、馮俊麗副教授，在食品領(lǐng)域一區(qū)Top期刊《Trends in Food Science & Technology》（Q1，IF=15.1）發(fā)表題為“The convergence of food science and nutrigenomics: Exploring new frontiers in innovation and development opportunities”綜述，表明食品科學(xué)與營養(yǎng)基因組學(xué)的深度融合，正為精準(zhǔn)營養(yǎng)和健康管理開辟全新路徑。
綜述簡介：
從“一刀切”到“私人定制”，營養(yǎng)基因組學(xué)的突破。傳統(tǒng)飲食指南往往基于群體數(shù)據(jù)制定，但個體間的基因差異可能導(dǎo)致對同一營養(yǎng)素的代謝和反應(yīng)截然不同。例如，攜帶CYP1A2基因特定變異的人，咖啡因代謝速度較慢，飲用咖啡可能增加心臟病風(fēng)險。而營養(yǎng)基因組學(xué)（NG）正是通過研究基因與營養(yǎng)素的相互作用，為每個人量身定制飲食方案。
多組學(xué)+AI解碼營養(yǎng)與基因的“對話”。研究指出，營養(yǎng)基因組學(xué)依賴多組學(xué)技術(shù)（如基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、代謝組學(xué)等）和人工智能的協(xié)同作用。通過分析海量生物數(shù)據(jù)，AI可以精準(zhǔn)預(yù)測個體對不同營養(yǎng)素的反應(yīng)，甚至揭示食物加工方式對基因表達(dá)的影響。例如，地中海飲食中的單不飽和脂肪酸（MUFA）通過調(diào)節(jié)CYP27A1等基因，降低心血管疾病風(fēng)險。
個性化營養(yǎng)從實驗室到餐桌。目前，基于基因的個性化營養(yǎng)已進(jìn)入實際應(yīng)用階段。例如，APOE4基因攜帶者通過低脂飲食和運動可降低癡呆風(fēng)險；針對糖尿病患者的慢消化碳水化合物食品，幫助維持血糖穩(wěn)定。此外，AI驅(qū)動的食品創(chuàng)新正在加速，3D打印技術(shù)為苯丙酮尿癥患者定制低苯丙氨酸食品，提升了特殊人群的生活質(zhì)量。
未來將實現(xiàn)更智能、更精準(zhǔn)的健康管理。盡管面臨數(shù)據(jù)整合、跨學(xué)科協(xié)作等挑戰(zhàn)，隨著多組學(xué)技術(shù)和AI的不斷進(jìn)步，個性化營養(yǎng)有望成為主流健康管理模式。未來，消費者或?qū)⑼ㄟ^基因檢測和智能設(shè)備，實時獲取“基因食譜”，食品工業(yè)也將更注重開發(fā)基于基因需求的功能食品。
這場食品科學(xué)與營養(yǎng)基因組學(xué)的跨界革命，不僅重新定義了“健康飲食”，更標(biāo)志著人類向精準(zhǔn)預(yù)防疾病邁出了關(guān)鍵一步。在不遠(yuǎn)的將來，或許我們真的能“吃對基因，吃出健康”。
近日，浙江工商大學(xué)海洋食品研究院沈清研究員、馮俊麗副教授，在食品領(lǐng)域一區(qū)Top期刊《Trends in Food Science & Technology》（Q1，IF=15.1）發(fā)表題為“The convergence of food science and nutrigenomics: Exploring new frontiers in innovation and development opportunities”綜述，表明食品科學(xué)與營養(yǎng)基因組學(xué)的深度融合，正為精準(zhǔn)營養(yǎng)和健康管理開辟全新路徑。
綜述簡介：
從“一刀切”到“私人定制”，營養(yǎng)基因組學(xué)的突破。傳統(tǒng)飲食指南往往基于群體數(shù)據(jù)制定，但個體間的基因差異可能導(dǎo)致對同一營養(yǎng)素的代謝和反應(yīng)截然不同。例如，攜帶CYP1A2基因特定變異的人，咖啡因代謝速度較慢，飲用咖啡可能增加心臟病風(fēng)險。而營養(yǎng)基因組學(xué)（NG）正是通過研究基因與營養(yǎng)素的相互作用，為每個人量身定制飲食方案。
多組學(xué)+AI解碼營養(yǎng)與基因的“對話”。研究指出，營養(yǎng)基因組學(xué)依賴多組學(xué)技術(shù)（如基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、代謝組學(xué)等）和人工智能的協(xié)同作用。通過分析海量生物數(shù)據(jù)，AI可以精準(zhǔn)預(yù)測個體對不同營養(yǎng)素的反應(yīng)，甚至揭示食物加工方式對基因表達(dá)的影響。例如，地中海飲食中的單不飽和脂肪酸（MUFA）通過調(diào)節(jié)CYP27A1等基因，降低心血管疾病風(fēng)險。
個性化營養(yǎng)從實驗室到餐桌。目前，基于基因的個性化營養(yǎng)已進(jìn)入實際應(yīng)用階段。例如，APOE4基因攜帶者通過低脂飲食和運動可降低癡呆風(fēng)險；針對糖尿病患者的慢消化碳水化合物食品，幫助維持血糖穩(wěn)定。此外，AI驅(qū)動的食品創(chuàng)新正在加速，3D打印技術(shù)為苯丙酮尿癥患者定制低苯丙氨酸食品，提升了特殊人群的生活質(zhì)量。
未來將實現(xiàn)更智能、更精準(zhǔn)的健康管理。盡管面臨數(shù)據(jù)整合、跨學(xué)科協(xié)作等挑戰(zhàn)，隨著多組學(xué)技術(shù)和AI的不斷進(jìn)步，個性化營養(yǎng)有望成為主流健康管理模式。未來，消費者或?qū)⑼ㄟ^基因檢測和智能設(shè)備，實時獲取“基因食譜”，食品工業(yè)也將更注重開發(fā)基于基因需求的功能食品。
這場食品科學(xué)與營養(yǎng)基因組學(xué)的跨界革命，不僅重新定義了“健康飲食”，更標(biāo)志著人類向精準(zhǔn)預(yù)防疾病邁出了關(guān)鍵一步。在不遠(yuǎn)的將來，或許我們真的能“吃對基因，吃出健康”。
