近日，英国萨里大学的研究人员在《转化医学杂志》(Journal of Translational Medicine)上发表了一篇题为《人工智能驱动的英国生物样本库志愿者食物偏好内型定义与独特健康结果及基于血液的代谢组学和蛋白质组学特征相关联》的研究论文。该研究利用人工智能技术，深入探讨了饮食偏好与健康风险之间的关系，特别是对抑郁症、糖尿病和中风的影响。

 

#### 研究背景与方法

 

研究团队将潜在类别模型应用于食物偏好调查问卷，从英国生物样本库（UK Biobank）中筛选出18万名志愿者的匿名食物偏好信息。通过人工智能算法，将志愿者分为三类：注重健康组（偏好水果和蔬菜）、杂食组（广泛接受各类食物）和爱吃甜食组（偏好甜食和含糖饮料）。随后，研究团队分析了这些志愿者的血液样本，其中包括2923种蛋白质和168种代谢物的水平，以探究不同饮食偏好与健康指标之间的关联。

 

#### 主要发现

 

- **爱吃甜食组**：这一群体的C反应蛋白水平较高，表明存在较高的炎症风险。此外，他们的血糖水平较高，血脂谱不佳，这些都是糖尿病和心血管疾病的预警信号。研究还发现，与注重健康组和杂食组相比，爱吃甜食组的人患抑郁症的风险增加了27%，患糖尿病的风险增加了15%，患中风的风险增加了22%。

 

- **注重健康组**：与爱吃甜食组和杂食组相比，注重健康组的人患心力衰竭的风险降低了14%，患慢性肾脏疾病的风险降低了31%。此外，这一群体的生物标志物表现更佳，如酮体、胰岛素样生长因子结合蛋白（IGFBP）和生长激素的含量较高，而瘦素含量较低。

 

- **杂食组**：这一群体的健康风险介于注重健康组和爱吃甜食组之间，表现出中等的健康状况。

 

#### 结论与意义

 

研究团队指出，饮食偏好不仅反映了个人的口味，还直接影响健康状况。偏好甜食和含糖饮料的人群面临更高的健康风险，而注重健康饮食的人群则表现出更好的健康结局。通过数据驱动的人工智能方法，研究能够识别出具有特定食物偏好的亚人群，并揭示这些偏好与健康结果和生物标志物之间的复杂关系。

 

这项研究为制定个性化的饮食建议提供了科学依据，有助于预防和管理多种慢性疾病。未来，研究团队计划进一步探索饮食偏好与健康之间的分子机制，为公众健康提供更多的指导和支持。