贺媛：16分钟详述孕前营养与母婴健康
大家好，我是贺媛。今天跟大家分享的主题是《孕前营养与母婴健康》。
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说到生命早期，我们大部分人第一个概念就是“1000天”。这个概念是基于上世纪 90 年代的“都哈理论”演变而来。它是说，我们成人的肥胖、代谢综合征、心血管疾病等慢性疾病，都与胎儿和儿童期的营养不良相关。
现在，我们把生命早期的内涵进一步地往前提，将孕前期纳入其中。因为母亲的孕前营养不仅会影响生育力，对于母子健康的影响，也会较孕期的营养更为严重。父亲的营养也会影响生育力，但是大部分人还未有意识。
生育力是一个非常重要的概念，我们人类的繁衍要靠生育力，它也是社会文明进步的一个推动力。
但是近年来，生育力下降的问题受到了社会的广泛关注。由于生育力下降而造成的出生人口数量的减少，以及出生缺陷等不良妊娠结局的发生率增高，严重影响了我们的人口质量。
我国的出生缺陷发病率是 5%，每年有 90 万新增的出生缺陷患儿。随着高龄产妇的增加，出生缺陷的发生率还会有增加的趋势，给社会、家庭和个人都带来严重的负担。
孕前的营养与生育力有非常重要的关联。肥胖女性胚胎的质量和受精的结果会降低，而且这种影响具有代际遗传效应。营养不良的女性月经周期不规律，或根本就没有月经周期。叶酸对生育力和繁殖力也是有益的作用，足够的孕前血清 25-羟基维生素 D 也与更低的妊娠丢失显著相关。
除了女性，男性孕前的 BMI 升高会影响精子的质量和数量以及生育能力。有研究探索膳食补充剂对男性精子质量的影响，但是结果并不一致。也有研究发现，高脂饮食导致的肠道菌群失调，会影响精子的形成和精子的活力。
此外，营养的一些因素与辅助生育的成功率是相关的。
虽然我们知道孕前营养非常重要，但是相关的研究还是比较缺乏。
我们都知道，出生队列是产出高质量的循证医学证据的黄金手段。但是目前的出生队列大部分是在孕期入组，缺乏孕前情况的一些坚实的信息。与此同时，它较少关注生育力这个指标，而更多关注的是母婴健康，或者是妊娠期疾病，或者是妊娠结局。此外，对于父亲的因素也考虑得较少。同时，缺乏一些孕前非药物干预手段。
这些都制约了孕前营养这一领域的发展。
2018 年，Lancet 杂志发表了系列论文来强调备孕期的重要性，它也是第一次对孕前期进行定义，可以从三个方面来进行阐述：从生物学角度，孕前阶段是指受精前后的数天到数周；从个体角度，孕前阶段是指夫妇准备受孕的数周或数月；从公共卫生角度，它是指解决健康风险因素的数月或者是数年。
孕前期是健康行为转变的一个重要时期。
为什么这么说呢？从这张图可以看到，越接近于计划怀孕的时间，一些不良的健康行为都会显著下降，而有益的健康行为就会显著上升。
这是夫妇双方天然选择的一个必然结果，也是我们现在所提倡的“主动健康”的一个典型应用场景。
我们团队一直致力于建设孕前队列和出生人口队列，来系统地评价孕前的营养因素和生活方式对生育和不良妊娠结局的影响，以及开展相对应的营养及行为干预研究。
这个队列是基于我们的一个国家免费孕前优生的项目。我们单位一直在建设中国育龄妇女的孕前优生健康风险监测网，它支撑了这个项目在全国的开展和实施。
这个项目的内容是：对每一对计划怀孕的夫妇，进行一次全面的体检和健康风险评估；对于怀孕的夫妇，监测怀孕情况以及最终的妊娠结局。从而达到预防出生缺陷，提升人口素质的目的。
它最开始是从 2010 年在 100 个县进行试点，2015 年实现了城乡的全覆盖。
这个孕前营养健康队列的设计就是：在孕前 6~12 个月进行病史询问、调查问卷、体格检查、影像检查以及临床检查等详细的基线资料的调查；如果夫妇怀孕的话，在孕早期进行用药情况、生活习惯以及毒害环境暴露的调查；到了分娩的 2~6 周内，进行胎婴儿信息的调查，如果发生出生缺陷儿的话，对缺陷儿的详细情况进行登记。
第二个队列是中国孕前-孕期-出生人口队列，这是一个国家重点研发计划。我们和中国出生缺陷监测中心打通了孕前-孕期资料，与基于医院上报系统的出生缺陷资料进行整合，形成了一个从孕前到孕期直到分娩的纵向数据库。
最终，在全孕育周期，我们形成的健康数据库和样本库就包含了一个 500 万的孕前营养/生活方式与生育力、生育结局数据库，50 万的孕前-孕期营养/生活方式与出生缺陷的整合数据库，以及 5 万的前瞻性的生命早期队列，采集了包括血液、尿液、粪便、组织、胎盘、脐血、脐带等这些生物样本的一个样本库，为未来开展多组学的研究奠定基础。
那么在这里，我们给大家进行孕前数据的分析结果的分享。
我们对 2014 年的孕前危险因素进行一个归因危险度分析，发现不论是男性或者是女性，超重和肥胖都居于首位。这个指标的意思就是说，如果要进行不良妊娠结局的防控，去除超重和肥胖所收到的效果应该是最明显的。
除过这个指标之外，我们还可以看到，比方说吸烟、饮酒、心理压力等等这些生活方式的因素也都居于前茅。
母亲超重或肥胖对于下一代的危害有哪些呢？
我们可以先看一下世界范围内的一个数据。对于育龄女性的超重肥胖来说，英国的超重肥胖率是在 40~60%之间，澳大利亚是在 30~40%之间。
那么中国是一个什么情况呢？我们对 2010~2014 年的 2000 多万的数据进行分析后，发现中国 20~49 岁的育龄女性，如果按照国际标准的话，超重肥胖率分别是 16.5%和 2.0%；如果按照中国的标准的话，是 24.8%和 4.8%。
和世界的这个比例进行比较的话，虽然我们的超重肥胖率是低于西方国家，但是随着年龄段增加的这个趋势是相似的。
此外，我们还分析了 15~19 岁少女群体孕前的超重肥胖率，分别是 17.2%和 4.9%。这个肥胖率与 20 岁以上群体已经非常接近。
母亲的孕前肥胖是不良妊娠结局的危险因素。在我们的数据中可以看到，它使得早产的发生风险增加了 23%，低出生体重增加了 33%，巨大儿增加了 64%。
母亲体重过低，也就是 BMI 小于 18.5，对于下一代的危害是什么样的呢？
从数据可以看出，中国的 20~49 岁的育龄女性的孕前低体重率是 7.8%。
15~19 岁这个群体的孕前低体重率是 2.9%。
通过 logistic 回归，看到母亲孕前体重过低使得早产的风险增加了 9%，低出生体重的风险增加了 37%，也是非常有危害的。
那么看完了母亲，我们来再看看父亲。
这张 PPT 里，左边的这张图代表的是一个家庭中夫妇双方任意一人是超重肥胖的比例，右边是夫妇双方均是超重肥胖的比例。
我们可以看到：左边是祖国山河一片紫，有接近 50%的家庭，夫妇双方任意一人发生了超重和肥胖；右边有 10%的群体是夫妇双方同时超重、肥胖。这个现象已经非常严重了。
对于孕前父亲的肥胖，它使得早产、低出生体重、出生缺陷和巨大儿的风险均有所增加。
结合母亲来看，夫妇同时超重、肥胖比夫妇其中一个发生超重、肥胖所造成的风险有所增加。所以对于一个家庭来说，综合地进行体重管理是非常必要的。
我们都知道，体重管理的一个核心要素就是“管住嘴、迈开腿”。说的很容易，但做起来就非常难，所以我们就需要使用技术手段去帮助这件事情。
结合今天的主题，我们知道肠道菌群可以作为其中的一件利器。它能干什么呢？比方说可以积累健康育龄人群的大数据，根据肠道菌群的检测结果来评价体型和生育的健康风险。也可以把它当做一种效果评价的指标来进行追踪，并作为调整方案的一个依据。
在这方面，我们也做了一些相关的研究。这是由 301 医院领衔牵头的一个体重管理的项目，我们也参与其中。
在这个研究中，根据代谢异常情况，我们对肥胖人群进行一个分型，比方说肥胖伴随糖尿病、肥胖伴随血脂异常、肥胖伴随高血压等等。
通过对健康人群、健康肥胖以及代谢异常肥胖人群的肠道菌群进行测序，我们发现，有 20 多种肠道菌群在属水平不同程度地和肥胖相关。氧化三甲胺（TMAO）和胆碱是肥胖代谢异常的危险因素。甜菜碱是代谢异常的保护因素。肠道菌群与代谢物联合起来能够更好地预测肥胖+糖尿病前期的人群。
这样的结果对于下一步的精准干预，就有很大的一个启示作用。比方说，我们可以增加含有甜菜碱的膳食纤维的摄入，减少胆碱的摄入，以及增加一些特定的益生菌的摄入。
Lancet 的系列文章也对孕前营养和生活方式的干预总结了一个框架。
总的来说，它就是把孕前营养的改善纳入到全孕育周期。应从计划怀孕前的数年就开始改善营养状况，从备孕期开始保证合理膳食和均衡营养，并将平衡的膳食营养和健康的生活方式贯穿全生命周期。
对于我们的工作来说，孕前队列和干预研究最大的难点就是，如何找到这些计划怀孕的夫妇，以及对他们要进行长期的跟踪，要保证较高的依从性。
这就需要我们在现在这种环境下要拥抱新技术，比方说 5G 技术、人工智能技术、互联网技术等等。我们根据过去的经验和数据基础，凝练出这样一个“5G+AI 生命早期数字营养健康共享云平台”。
未来通过 5G 和可穿戴设备的结合，我们就能够更加便捷地去收集个体的营养健康数据，形成真实世界的一些研究数据库。通过 AI 的分析能力和知识图谱，我们就可以转化成方便可及的随访工具和干预方案，最终能通过电脑、APP、小程序以及家里的智能电视等等输出，能够落实到老百姓的行动中。这个平台也为我们的长期随访提供了支撑。
未来我们这个平台也希望能够开放出来，给更多的医生和科研工作者来使用，帮助大家用更低的成本，能够建立自己的队列，能够开展高质量的研究，最终产出相应的循证医学的证据，也希望跟大家有更多的合作。
非常感谢大家的聆听，谢谢！