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想象一下這樣一個世界：雜貨店貨架上的食品都按其健康程度進行排名，並附有基於研究的簡單評分。在一些國家，這個世界已經存在。
營養成分概要系統（NPS）支援清晰的包裝正面標籤，這些標籤根據營養成分評估食品質量。法國的 Nutri-Score 是一種彩虹色系統，將食品評為 A 到 E 級。澳大利亞的健康星級評級是一個五星級系統，以半星增量對食品進行評級。英國的交通燈系統將營養水平標記為綠色、黃色或紅色。
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相比之下，美國缺乏食品包裝正面評級系統。食品指南針最近在塔夫茨大學開發出來，旨在彌補這一差距以及其他系統中的缺點。但它使用的營養資訊目前對於大多數食品和消費者來說是不可用的。
作為一名胃腸病學家和醫師科學家，我專注於使最新的微生物組和營養資料更容易為公眾所用。基於這項研究，我開發了 營養消耗評分（NCS），該評分使用所有食品都可用的營養資訊對食品進行 1 到 100 的評分，並納入了對健康微生物組重要的因素。
但是，營養成分概要系統是如何運作的？它們與其他消費者營養指南相比如何？
營養密碼
每個營養成分概要系統都使用不同的評分演算法，但大多數系統都會為通常攝入不足的營養素和食物（如纖維、水果和蔬菜）分配正分。相反，對於過度攝入的營養素（如糖、飽和脂肪和鈉，這些營養素通常新增到加工食品中）則給予負分。這些分數合併成一個總分：較高的分數表示更健康的食品，而較低的分數表示不太健康的選擇。
例如，羽衣甘藍富含纖維、鉀和不飽和脂肪，而糖、鈉和飽和脂肪含量低，因此將獲得高分。相比之下，甜甜圈富含糖、鈉和飽和脂肪，但纖維、鉀和不飽和脂肪含量低，因此將獲得低分。像黑橄欖這樣的食物，纖維含量高，但鈉含量也高，則會介於兩者之間。
營養成分概要系統的工作原理類似於食品包裝背面或側面的營養成分表，幫助消費者做出明智的選擇。這些標籤提供有關食品營養成分的資訊，包括卡路里、宏量營養素以及關鍵維生素和礦物質。這些數值是透過實驗室分析和基於食品和藥物管理局監管的標準化份量的營養資料庫確定的。
但 NPS 的不同之處在於它們將營養資訊合併為一個可操作的評分。這意味著您不必花費時間解讀營養成分表，這些成分表通常以小字型印刷，並且可能難以理解。
超加工食品概要
營養成分概要系統演算法在對未加工食品（豆類、堅果、種子、水果、蔬菜和全穀物）進行高評級，以及對加工食品（如熱狗、軟飲料、蛋糕和餅乾）進行低評級方面，都非常相似。它們幫助人們重新平衡他們的飲食，這些飲食因食品加工或成分被改變的程度而變得失衡。
它們補充了聖保羅大學研究人員開發的 NOVA 分類系統，該系統根據食品的加工水平對食品進行分類。該系統引入了術語“超加工食品”，這些食品經過了大量的工業加工，並且含有家庭烹飪中通常不會出現的成分。
雖然 NOVA 已將超加工食品與不良健康結果（如肥胖、更差的精神健康、癌症和過早死亡）聯絡起來，但它平等地對待所有此類食品，忽略了糖、鈉和其他新增劑的含量差異。
營養成分概要系統透過識別超加工類別中更健康的選擇來幫助提供細微差別。例如，植物性奶（如杏仁奶或豆奶）在 NOVA 系統下可能被歸類為超加工食品，但如果它們含有最少的新增糖和鹽，則可能具有相對較高的 NPS 分數。
比例和生物活性物質的平衡
雖然營養成分概要系統對於選擇更健康的選擇可能很有用，但目前的系統存在侷限性。它們並不總是與其他研究完全一致，經常忽略調節微生物組和身體過程的生物活性化學物質，並且可能依賴於不完整的資料。目前的系統也沒有考慮到酒精的熱量和健康影響。
我設計的 營養消耗評分 旨在透過納入食品中這些被忽視的成分來解決這些差距。例如，它使用食品類別作為資料有限領域的代理，包括生物活性化合物，如多酚、omega-3 脂肪和可發酵纖維。在未加工食品（如水果、蔬菜、穀物、豆類、堅果和種子）中發現的生物活性化合物的替代物被整合到評分的核心演算法中，該演算法使用營養比例來衡量食品加工的程度。
營養比例（包括碳水化合物與纖維、飽和脂肪與不飽和脂肪以及鈉與鉀的比例）反映了未加工食品細胞營養成分的天然平衡，研究表明，這種平衡與心臟代謝健康相關。
例如，植物的細胞壁提供結構強度，並且富含纖維，而它們的能量囊泡儲存碳水化合物。纖維減少糖的吸收，並被髮酵成化合物丁酸鹽，丁酸鹽維持血糖並調節食慾。
未加工食品的脂肪譜與細胞膜中的脂肪成分相似。飽和脂肪與不飽和脂肪的比例反映了不同型別的脂肪如何影響炎症和體重。
最後，鉀鈉比反映了細胞膜泵的自然功能，細胞膜泵將鉀濃縮在細胞內部，同時將鈉輸送到細胞外部。這會影響血壓以及微生物組和代謝健康。
目前正在同行評審中的研究表明，營養消耗評分與其他系統相比具有優勢。NCS 評分來自近 5,000 名美國人的營養資料，與血壓、腰圍和體重有關。NCS 也已被納入旨在供公眾使用的智慧手機應用程式中，目前正在進行 Beta 測試。
賦能明智的選擇
雖然營養成分概要系統是更健康食品選擇的有希望的工具，但它們也存在重要的注意事項。大多數測試它們工作效果的研究都側重於兩個因素如何相互關聯，而不是一個因素是否直接導致另一個因素。相關性並不證明因果關係。
需要進一步的研究來評估這些系統是否會影響購買習慣、消費趨勢以及體重和血壓等健康結果。此外，個人飲食需求可能有所不同，個性化演算法可以幫助改進這些評分，以提供量身定製的建議。
儘管存在這些考慮因素，但營養成分概要系統是應對代謝疾病發病率上升的有希望的工具。它們在歐洲的使用證明了它們在改變消費者購買習慣和激勵食品公司創造更健康產品方面的潛力。
美國人可能有一天會在美國看到類似的包裝正面標籤。在此之前，智慧手機技術可以提供一種實用的方法，幫助消費者在今天做出更明智的選擇。
本文最初發表於 The Conversation。閱讀原文。