史上最强“食物指南针”来了！看看你平时爱吃的那些东西有多不健康...

常言道：病从口入。绝大部分健康问题归根结底都是吃出来的，或是吃太多；或是经常食用不健康的食物。

众所周知，「多吃水果和蔬菜，少吃甜食和肉食」是健康饮食的基本准则。然而，这些信息仍停留在概念的范畴。如果把食物只归类为“健康”或“不健康”，就很容易让消费者在选择上造成困惑。例如：加工食品不健康，高糖食品也不健康，高脂肪食品同样不健康，那么哪一类是最不健康的呢？同样类别中哪一种又是相对健康的呢？

何为「饮食指南针」？及其评估维度

近日，发表在Nature Food 上的这项新研究中，来自美国塔夫茨大学的研究团队解决了上述问题。他们开发了一种被称为“食物指南针（Food Compass）”的新型营养成分分析系统，提供了史上对食物最全面与客观的营养分析。“食物指南针”可以用于对各种食品、饮料和混合菜肴的整体健康状况进行客观的科学评估。

现有的营养成分分析系统通常只关注少数食物，并且对食物的分组和评分相对主观。

为了全面客观评估食物的营养成分，研究团队历时三年开发了这套名为“食物指南针”的新型营养成分分析系统。它的设计和开发包括四个主要步骤：(1)评估现有的营养成分分析系统、国际膳食指南、健康声明和膳食与健康关系；(2)属性的选择；(3)评分标准的制定和评分算法；(4)测试和验证。

“食物指南针”是基于美国国家食品数据库开发和测试的，涉及8032种食品、饮料以及混合菜肴等，对9个与健康相关领域的54个属性进行了评分，包括营养比例、维生素、矿物质、食品成分、添加剂、加工、特定脂质、纤维和蛋白质以及植物化学物质，它们代表了食品、饮料和混合膳食的不同健康属性。所有这些是根据与主要慢性病（如肥胖、糖尿病、心血管问题和癌症）以及营养不良风险（尤其是孕妇、幼儿和老年人）相关的营养属性选择的。

“食物指南针”的设计是为了让食物的属性和评分能够根据胃肠道健康、免疫功能、大脑健康、骨骼健康和身心表现等领域的未来证据而演变，并考虑了可持续性。

在“食物指南针”系统中，每种食物、饮料或混合菜肴都会得到一个最终评分，范围从 1（最不健康）到 100（最健康）。研究人员将70分（优秀）或以上的食物和饮料确定为应该被鼓励食用的；31-69分（及格）的应适量食用；而30分（不及格）或更低分数的食物都应该尽量少食用。

常见饮食得分情况：米饭10分

下面，让我们来看看一些常见的食物得分。看看那些你爱吃的食物，有几个“及格”了。

首先，未加工食品平均得分62分，加工食品平均为39分。未加工食品的优势明显。

• 零食和甜点（平均为16.4分），在所有类别中得分最低；
• 蔬菜（平均分69.1）、水果（平均分73.9，几乎所有生水果的得分都为100）以及豆类、坚果和种子（平均分78.6），以上食物在所有类别里得分最高；
  香蕉、枣和无花果等含糖量较高的水果得分较低，但仍高于70分。盐渍混合坚果97分；盐烤花生88分；
• 淀粉类蔬菜的平均得分为43.2；
• 在饮料中，含糖汽水和能量饮料的平均得分为27.6，100%果汁或蔬菜汁平均为67分，你爱喝的快乐肥宅水（可乐）低到不能再低；
  具体而言，胡萝卜汁84分；苹果汁55分；包装果汁饮料19分；大多数能量饮料、运动饮料和可乐为1-2分；
• 肉蛋奶类
  牛肉平均24.9分；家禽平均42.67分；海鲜平均67.0分；低钠培根31分；熏或腌猪排20分；
  全蛋为51分；
  全脂牛奶为49分；
• 食用油和糖
  橄榄油85分；其他常用食用油均高于70分；但猪油19分；无盐黄油8分；白砂糖1分；
• 主食类

  全麦谷物95分；加水的普通即食燕麦片79分；全麦面食70分；全麦面包60分；煮熟的面条17分；白米饭10分。

此外，0脂肪沙拉酱和脱脂咖啡奶精（主要由淀粉、糖、盐和稳定剂制成）均低于30分。然而，一些被“错杀”的食品反倒具有较高的分数，甚至都高于70分，包括添加蔬菜的包装意大利面酱、某些微波爆米花、杂粮高纤维薯片和全麦、高纤维早餐麦片。

总   结

总之，“食品指南针”是第一个在不同食物组中使用一致性评分的重要营养成分分析系统，这对于混合菜肴尤其重要。例如，在比萨饼中，许多其他分析系统对小麦、肉和奶酪有单独的评分算法，但对成品本身没有评分算法。对不同食品的一致性评分也有助于评估和比较可能一起销售或消费的食品、饮料组合，如整个购物篮或特定公司销售的食品套餐。

该研究通讯作者Renata Micha博士说：“凭借其公开的评分算法，‘食物指南针’可以提供一种精确的方法来促进对健康食物的选择，以帮助指导消费者行为、营养政策、科学研究、食品行业实践和基于社会的投资决策。”

文章转载自：中国生物技术网

论文链接

https://www.nature.com/articles/s43016-021-00381-y

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