食品安全関係情報詳細
| 資料管理ID | syu06510590325 |
| タイトル | 米国衛生研究所(NIH)、NIHの研究者らが超加工食品を多く含む食事を予測するためのバイオマーカースコアを開発したと公表 |
| 資料日付 | 2025年5月20日 |
| 分類１ | - |
| 分類２ | - |
| 概要（記事） | 米国衛生研究所(NIH)は5月20日、NIHの研究者らが超加工食品を多く含む食事を予測するためのバイオマーカースコアを開発したと公表した。概要は以下のとおり。 「多種代謝物スコア(Poly-metabolite scores) 」は、大規模集団研究における自己申告に基づく食事データへの依存を減らす可能性がある。 NIHの研究者らは、個人の超加工食品由来のエネルギー摂取の客観的な尺度として使用できる血中及び尿中の代謝物のパターンを初めて特定した。代謝物とは、身体が食物をエネルギーに変換(代謝として知られるプロセス)した後に残るものである。科学者らはこれらのデータを用いて、「多種代謝物スコア」として知られる複数の代謝物に基づくスコアを開発した。当該スコアにより、大規模集団研究における自己申告による食事データへの依存を減らすことや、そのデータ使用を補完できる可能性がある。当該知見はPLOS Medicine誌(2025年5月20日)に掲載された。 「自己申告による食事データの限界はよく知られている。メタボロミクスは、食事や超加工食品の摂取等の複雑なばく露を客観的に測定する方法を改善するだけでなく、食事が健康に影響を及ぼす可能性のあるメカニズムを理解するためのエキサイティングな機会を提供してくれる」と、NIH国立がん研究所の主任研究者であるErikka Loftfield氏(Ph.D., M.P.H.)は述べた。 超加工食品を多く含む食事は、工業的に製造された非加熱喫食用調理済み(ready-to-eat)、又は即加熱調理可能(ready-to-heat)である製品と定義され、通常はエネルギーが高く、必須栄養素に乏しいため、肥満や関連慢性疾患(一部の種類のがんを含む)のリスクの増加に関連している。超加工食品の健康への影響を定量化する大規模集団研究は、通常、食事質問票による自己申告データに依存している。このような測定法は、報告方法の違いにより影響を受ける可能性があり、また、経時的な食料供給における変化を考慮していない可能性がある。本研究の結果、研究者らは現在、超加工食品と健康転帰との関連研究を進めるのに役立つ、超加工食品摂取量の客観的な測定が可能となっている。 この新しい研究において、研究者らはいくつかの既存の研究データを用いて、超加工食品の摂取に関連する血中及び尿中の代謝物及び代謝物のパターンを特定した。観察データは、12か月の研究期間にわたる生体標本及び食事情報を提供した718人の高齢者から得られたものである。実験データは、NIH臨床センターの成人20人を対象に行われた小規模臨床試験から得られたものであり、超加工食品を多く含む食事(エネルギーの80%)と超加工食品を含まない食事(エネルギーの0%)をそれぞれ2週間、無作為な順序で摂取させた。 当該研究者らは、食事中の超加工食品由来のエネルギーの割合と相関する数百もの代謝物を確認した。研究者らは、機械学習を用いて、超加工食品の高摂取に関連する代謝パターンを特定し、血液と尿に分けて「多種代謝物スコア」を算出した。追加の試験では、これらのスコアにより被験者内で高度加工食摂取期(highly processed diet phase)と未加工食摂取期(unprocessed diet phase)を正確に区別できることが判明した。 研究参加者は米国の高齢者であり、その食事は他の集団とは異なる可能性があるため、その結果として、調査所見は他の年齢層においての再現が必要であろう。研究者らは、様々な食事と超加工食品を幅広く摂取する集団において、これらの「多種代謝物スコア」を評価し、改善することを提言した。さらに、今後の研究では、これらの「多種代謝物スコア」と、がん及び2型糖尿病等の疾患リスクとの関連を調べる必要がある。 PLoS Medicine誌(2025年5月20日)に掲載された当該研究論文「超加工食品を多く含む食事のための多種代謝物スコアの特定及び検証：観察研究及び事後解析無作為化比較クロスオーバー摂取試験(Identification and validation of poly-metabolite scores for diets high in ultra-processed food: An observational study and post-hoc randomized controlled crossover-feeding trial. )、著者Abar Lら」は以下のURLから閲覧可能。 https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1004560 |
| 地域 | 北米 |
| 国・地方 | 米国 |
| 情報源（公的機関） | 米国衛生研究所(NIH) |
| 情報源（報道） | 米国衛生研究所(NIH) |
| URL | https://www.nih.gov/news-events/news-releases/nih-researchers-develop-biomarker-score-predicting-diets-high-ultra-processed-foods |
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