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膳食血糖生成指数影响因素及预测模型建立的研究

刘静  
【摘要】: 研究背景 血糖生成指数(glycemic index, GI)作为评价富含碳水化合物食物生糖能力的参数,其有效性主要表现为低GI食物或膳食模式在预防和改善糖尿病、心脏病、肥胖和肿瘤等慢性病中的有益效应,膳食血糖生成指数成为预防和控制慢性病的一个新概念。 然而由于世界各地人们的生活方式和饮食习惯多样,而且食物来源、物理性状、化学结构、加工贮存方法不同,碳水化合物的消化利用不同,从而使得人体有不同的血糖应答反应以及能量释放速度,因此GI受到膳食的数量、化学特性、物理特性、加工和烹调等多因素的影响。研究影响血糖应答的因素,区分各因素对血糖应答的贡献,有助于进一步阐明GI的机理,更有效的应用GI来改善和促进人类健康。 测量膳食和食物GI需要花费大量的人、财、物,而根据膳食的特性和组成来预测餐后的血糖应答,是近年来许多GI研究者的努力方向。既往研究对GI的预测主要集中在三个方面:体外消化法,食物GI加权法计算法,以及部分混合膳食的模型研究,但这些研究存在某些缺陷,其应用受到争议。我国膳食构成不同于欧美国家,含有多种食物成分和多种食物搭配,别国的研究结果并不能应用于我国膳食评价。构建具有我国膳食特性的GI预测模型将会为糖尿病和其他慢性非传染性疾病的膳食预防和控制提供理论和技术支持。 研究目的 1.评估膳食GI的影响因素,研究健康成人对不同化学、物理、种类、加工特性的食物和膳食的生糖反应,特别是对产能营养素、理化因素和膳食全因素餐后GI的影响因素,为研究建立膳食GI预测模型提供科学基础。 2.通过体内外研究,和统计方法相结合,构建具有我国膳食特色的膳食特性与餐后GI的预报模型。 3.通过多因素设计人体试验研究验证模型的有效性,为并通过体外消化试验、13C呼气试验、饱腹感、胰岛素应答探讨膳食在体内、外的消化和代谢及影响GI的机理。 4.阐释GI预测模型的可靠性,为GI的广泛应用提供实用工具。 材料与方法 1.膳食血糖生成指数数据库和模型建立的研究 以中国食物成分表2002和国际GI表2002为研究资料来源,按照严格的入选标准和排除标准筛选食物条目,并建立数据库,统一数据库变量定义及其赋值。采用多元线性回归模型建立方程,利用决定系数(R2)、残差图和残差Q-Q图验证方程的有效性,并比较各变量对方程的贡献权重。在最优模型的基础上,拟和出简易方程,并通过比较GI实测值与预测值的差别,用来验证方程的预测能力。 2.产能营养素与血糖应答关系的验证研究 18名健康成年男性受试者,采用正交试验的方法,进食不同水平的抗性淀粉、脂肪和蛋白质混合成9种试验膳食。所有受试者于进食的0、15、30、45、60、90、120、150、180和240min时采取静脉血,每隔1小时(夜间2小时)采集呼气直至30小时。检测受试者不同时间点的血糖和胰岛素,并计算GI和胰岛素指数,建立多元线性回归方程,比较产能营养素在人体试验和GI预测模型中作用的一致性。采用稳定性同位素技术检测呼气中13C含量,计算累积消化率探讨试验因素在肠道的消化吸收特性。9种受试膳食按照Englyst法进行体外消化试验,测定各时点还原糖含量,计算还原糖释放指数、RAG和SAG,比较RS、蛋白质和脂肪对试验膳食体外消化的影响。 3.理化因素与血糖应答关系的验证研究 18名健康成年男性受试者,采用正交试验的方法,进食不同水平的食醋添加量、水分含量和食物颗粒制备成18种试验膳食。于进食的0、15、30、45、60、90、120、150、180和240min时采取静脉血,并填写饱腹感评价表。检测不同时间点的血糖和胰岛素,并计算GI、胰岛素指数和饱腹感指数,建立多元线性回归方程,比较理化因素在人体试验和GI预测模型中作用的一致性。18种受试膳食按照Englyst法进行体外消化试验,测定各时点还原糖含量、RAG和SAG,计算还原糖释放指数,比较理化因素对试验膳食体外消化的影响。 4.典型中国膳食的模型验证研究 征集健康成年受试者,试食受试膳食,使每种试验食物均有10名受试者参加。以米饭和馒头为基础,搭配不同含量的动物性食物和蔬菜,按照传统方法制备成10种试验膳食。于进食的0、15、30、45、60、90、120min采取静脉血,测定血糖。计算GI值,建立回归方程,比较预测值和实测值的差别及研究因素作用的一致性。 研究结果 1.膳食血糖生成指数数据库和模型建立的研究 膳食GI数据库共142条数据,其中高GI食物29种,中等GI食物41种,低GI食物72种。产能营养素的回归方程为:GI=48.84-1.26P-0.1F+0.43C-0.89DF,R2=0.4672,对GI值的影响由大到小排序依次为:CHOProtDFFAT。理化因素的GI回归方程为GI=67.02-19.02×蔬菜水果-35.27×乳类豆类-16.97×饮料+12.38×精制糖类-8.11×煮,R2=0.4986,对GI值的影响由大到小排序依次为:乳类豆类蔬菜水果饮料煮。膳食全因素的GI回归方程为GI=(8.01-0.04P+0.01C-0.06DF-1.14X蔬菜水果-1.83×乳类豆类-1.10×饮料-0.43×煮-0.57×混合食物-0.03F)2,R2=0.5951,对GI值的影响由大到小排序依次为:乳类豆类蔬菜水果饮料混合膳食煮CHOProtDFFAT。以此为依据建立了GI的简化预测模型,回代验证其平均相对误差为8%,标准误差为13.97,将食物GI值分类判断正确率为81.2%,说明方程有较好的预测精度。 2.产能营养素与血糖应答关系的验证研究 本研究发现RS含量是试验膳食GI、Ⅱ、2h还原糖释放指数和第2~8h13C累积代谢率不同的最大影响因素(P0.05),高含量的RS能降低餐后血糖应答。脂肪是影响GI值的次要因素(P0.05),高脂肪含量可以降低膳食GI值,另外脂肪也是快速可利用葡萄糖(RAG)的主要影响因素,提示脂肪主要降低进食后前20分钟的血糖应答。而蛋白质均未发现对以上各指标的影响有显著性 (P0.05)。对蛋白质、脂肪和RS与GI的关系进行多元回归分析,显示三因素与GI均呈负相关关系,R2为0.3144,表明31.44%GI值的变化可以由蛋白质、脂肪、和抗性淀粉的变动来解释。通过与膳食GI模型对比,产能营养素和GI值的相关关系基本一致,它们在GI值的影响权重也很相似,但脂肪和蛋白质对模型的贡献不同。 3.理化因素与血糖应答关系的验证研究 本研究发现食物颗粒是试验膳食GI、Ⅱ、2h还原糖释放指数的最大影响因素(P0.05),小颗粒有增加产后血糖应答的作用。食醋添加量是对饱腹感指数影响最大的因素(P0.05),添加16ml的食醋有助于促进饱腹感。水分含量对Ⅱ影响有显著性(P0.05),高水分含量能够增加Ⅱ,促进胰岛素分泌。对各因素与GI的作用进行回归分析,结果显示,回归模型没有显著性(P0.05),R2为0.0635,参数估计各变量也无统计学意义,表明食醋添加量、水分含量和食物颗粒不是GI值的主要决定因素。膳食GI模型中食物种类和烹调方式是主要影响因素,而水分含量和食物颗粒未进入方程,与本研究结论一致。 4.典型中国膳食的模型验证研究 搭配不同食物的米饭和馒头膳食间的GI值差别有显著性(P0.01),提示加入肉和菜后使GI值降低,米饭系列中大米饭的GI值最高,米饭+猪肉其次,其他的膳食搭配之间GI值无显著差别,馒头系列中馒头的GI值高于其他膳食搭配的GI值,提示加入蛋白质和(或)DF后,GI值降低。通过膳食全因素模型计算的预测值与实测值基本接近,简化模型的预测值与实测值平均相对误差为0.71,平均绝对误差为8.85,提示预测模型的精度较好,能够反映膳食的GI特性。 结论 1.以既往GI数值为基础,采用严格的筛选标准,建立了膳食GI统计用数据库,评估了食物成分、食物种类、化学、物理和加工等因素与GI值的相关关系,构建了可靠的膳食GI预测模型:GI=(8.01-0.04P+0.01C-0.06DF-1.14×蔬菜水果-1.83×乳类豆类-1.10×饮料-0.43×煮-0.57×混合食物-0.03F)2,为食物和膳食GI的评价提供了实用工具。 2.产能营养素可以解释GI值47%的变化,对GI值的作用由大到小排序依次为:CHOprotDFFAT。理化因素可以解释GI值50%的变化模型中,对GI值的影响由大到小排序依次为:乳类豆类蔬菜水果饮料煮。膳食全因素预测模型中变量可以解释GI值60%的变化,对GI值的影响由大到小排序依次为:乳类豆类蔬菜水果饮料混合膳食煮CHOProtDFFAT。 3.以GI全因素预测模型为基础,建立了简化GI预测模型。其预测平均误差为-0.5,标准误差为13.97,将GI值高低分类判断正确率为81.2%,有较高的预测精度。 4.通过多因素的人体试验研究,验证了GI预测模型的可信度。模型中变量和人体试验的因素与GI的相关关系有很好的一致性,变量对GI的解释能力也趋同,虽然各变量对GI预测方程的贡献不尽相同,但总体上可以认为GI预测模型的可靠度大于81%。 5.验证研究发现,试验因素降低G工值的可能机理为:抗性淀粉通过降低肠道内葡萄糖的消化吸收,减少餐后进入体内的外源性血糖而降低餐后血糖应答;脂肪主要通过延缓胃排空速率来降低餐后血糖应答;食物颗粒通过“包裹”作用,减少了大颗粒食物淀粉与消化酶的有效接触面积而降低餐后血糖应答。 本研究的创新之处: 1.首次全面分析了各种膳食因素对餐后血糖应答的贡献权重,为解释血糖生成的机制提供理论依据。 2.首次提出预测模型,研究诸多膳食影响因素,模型具有较可靠的应用性。 3.本研究首次提出合理膳食GI搭配模式,为糖尿病患者的膳食选择提供参考标准,并且对评价膳食的生糖效应提供了可供测量的工具。


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