浙江工商大学沈清、冯俊丽团队食品顶刊综述：食品科学与营养基因组学的融合：探索创新与发展机遇的新前沿

展源 2025-03-24

浙江工商大学沈清、冯俊丽团队食品顶刊综述：食品科学与营养基因组学的融合：探索创新与发展机遇的新前沿《Trends in Food Science & Technology》（Q1，IF=15.1）

●在追求健康的道路上，“千人一面”的饮食建议已难以满足人们日益增长的个性化需求。目前，营养基因组学正从传统的实验方法向“大数据驱动”的研究方式转变。营养基因组学与新兴技术的融合不仅为食品工业的创新提供了科学支持，还通过提供更精准、个性化、数据驱动的见解和主动策略，加速了基于基因型的个性化营养策略的实施，以满足个体健康需求。

近日，浙江工商大学海洋食品研究院沈清研究员、冯俊丽副教授，在食品领域一区Top期刊《Trends in Food Science & Technology》（Q1，IF=15.1）发表题为“The convergence of food science and nutrigenomics: Exploring new frontiers in innovation and development opportunities”综述，表面食品科学与营养基因组学的深度融合，正为精准营养和健康管理开辟全新路径。

成果介绍

从“一刀切”到“私人定制”，营养基因组学的突破。传统饮食指南往往基于群体数据制定，但个体间的基因差异可能导致对同一营养素的代谢和反应截然不同。例如，携带CYP1A2基因特定变异的人，咖啡因代谢速度较慢，饮用咖啡可能增加心脏病风险。而营养基因组学（NG）正是通过研究基因与营养素的相互作用，为每个人量身定制饮食方案。

多组学+AI解码营养与基因的“对话”。研究指出，营养基因组学依赖多组学技术（如基因组学、转录组学、代谢组学等）和人工智能的协同作用。通过分析海量生物数据，AI可以精准预测个体对不同营养素的反应，甚至揭示食物加工方式对基因表达的影响。例如，地中海饮食中的单不饱和脂肪酸（MUFA）通过调节CYP27A1等基因，降低心血管疾病风险。

个性化营养从到餐桌。目前，基于基因的个性化营养已进入实际应用阶段。例如，APOE4基因携带者通过低脂饮食和运动可降低痴呆风险；针对糖尿病患者的慢消化碳水化合物食品，帮助维持血糖稳定。此外，AI驱动的食品创新正在加速，3D打印技术为苯丙酮尿症患者定制低苯丙氨酸食品，提升了特殊人群的生活质量。

未来将实现更智能、更精准的健康管理。尽管面临数据整合、跨学科协作等挑战，随着多组学技术和AI的不断进步，个性化营养有望成为主流健康管理模式。未来，消费者或将通过基因检测和智能设备，实时获取“基因食谱”，食品工业也将更注重开发基于基因需求的功能食品。

这场食品科学与营养基因组学的跨界革命，不仅重新定义了“健康饮食”，更标志着人类向精准预防疾病迈出了关键一步。在不远的将来，或许我们真的能“吃对基因，吃出健康”。

图文赏析

图1.营养基因组学概述：通过组学技术探究营养与宿主健康之间的相互作用。

图2.膳食营养素影响人类基因型和健康状况的示意图。A：膳食蛋白质与基因表达；B：膳食脂肪与基因表达；C：膳食碳水化合物与基因表达；D：膳食矿物质与基因表达；E：膳食维生素与基因表达。

图3.由于遗传变异，不同人群对膳食营养素的代谢效应存在差异。A：在中国和亚洲印度人群中，当膳食饱和脂肪摄入量较高时，特定的APOA2变异会使肥胖风险增加；B：TAS1R2和CD36的单核苷酸多态性（SNPs）会导致墨西哥人患血脂异常的风险更高；C：某些中国和日本人群的FADS基因变异会阻碍植物油中多不饱和脂肪酸（PUFAs）的转化。D：FTO基因的单核苷酸多态性对美国白人肥胖、高血压和糖尿病的影响，以及对美国黑人患心脏病的影响。