编者按：

美食是许多人生活的乐趣之一。然而，我们真的了解我们所吃的食物吗？

随着技术的不断进步，科学家们发现，实际上，我们几乎不了解食物中的绝大多数化合物。我们不仅不清楚这些常见营养素与机体之间的具体相互作用，甚至不了解食物中究竟存在哪些化合物以及它们是否会对健康产生影响。

现在，研究人员正在寻找研究食物中的这些“营养暗物质”的方法，以探究这些暗物质对我们的健康到底意味着什么。

今天我们特别编译发表在 New Scientist 杂志上的文章，一起来看看食物中的“暗物质”吧！

神秘的食物

今天，我在厨房橱柜里寻找不为人知的“营养暗物质（nutritional dark matter）”，结果在一包韩国方便面里发现了它们。

这包方便面的食品标签上有 38 种成分，其中许多是添加剂。但它也列出了一些真正的食物，包括大豆、辣椒、芝麻、虾、卷心菜、海藻、蘑菇、凤尾鱼和墨鱼，还有我要找的大蒜。

需要明确的是，我并不是说大蒜是暗物质。物理学家说宇宙中有 85%左右的物质虽然存在，但是却无法直接观察到，而大蒜确实包含了所谓的“营养暗物质”：成千上万的化合物存在于食物中，但直到最近，其中许多化合物还完全不为人所知，而且这些化合物可能会影响我们的健康。鉴于吃是人类的一大共性，所以这是一个令人难以置信的疏忽。

哈佛医学院的 Albert-László Barabási 创造了“营养暗物质”一词，他说：“我们对饮食如何影响健康的理解仅限于 150 种关键营养成分。但这些营养成分只占我们食物中存在的生物化学物质的一小部分。”

他说，现在是营养学家去寻找暗物质的时候了——大规模地扩展我们对盘子里有什么及其对我们的影响的知识。

认为“食物是丰富而复杂的生物化学混合物”的想法并不是什么新鲜事。即使是众所周知的常量营养素——蛋白质、碳水化合物和脂肪，也千差万别，更不用说还有大量微量营养素：矿物质、维生素和其他生物化学物质，其中许多仅以极少量的形式存在，但仍然可以对健康产生深远的影响。

关于这种复杂的生物化学混合物信息的一个来源是由美国农业部（USDA）维护的国家营养标准参考数据库。它包含了成百上千种食物的组成信息，这些食物被分解成 188 种不同的营养成分。

例如，搜索“大蒜”，该数据库会提供 58055 种含有大蒜的食品，从完整的生大蒜到方便面汤等加工食品。生大蒜的条目列出了 67 种常量和微量营养素，有些浓度低至微克/百克，或浓度不到 0.00001%。这看起来可能很详细，但并不全面。例如，它忽略了大蒜中的一些典型风味化合物，如蒜氨酸。

Barabási 说，这是整个美国农业部数据库普遍存在的问题。它只追踪食物中常见的营养成分，而忽略了许多比较罕见的成分。美国农业部在 2003 年开始填补这一空白，在现有的 150 种成分中增加了 38 种类黄酮（与心血管疾病风险较低相关的植物化合物），但除此之外没有更多的补充。

大约 10 年前，一个国际研究小组在试图获得各种食物成分的详细信息失败后，决定编制一个更全面的数据库。

该项目的创始人之一、加拿大阿尔伯塔大学的 David Wishart 说：“我们只能找到几十种化合物的清单，而不是我们期望的成百上千种化合物。人们对常见食物中的微量营养素知之甚少，这一事实确实让我们感到困扰。”因此，他们在实验室里通过自己的化学分析以及文献查阅，对食物成分的空白进行了填补。

这一项目的最终成果是建立了一个名为 FooDB 的大型数据库。Wishart 表示，该数据库现在保存着大约 7 万种营养化合物的信息——几乎是美国农业部数据库的 400 倍。

例如，美国农业部列出了 67 种生蒜化合物，但 FooDB 列出了 2306 种。根据这一推算，在美国农业部的信息指导下，食品中 99.5%的成分都是一个谜。

但是，即便是 FooDB 也是不完整的。例如，在它列出的 2306 种大蒜化合物中，只有 146 种已经被定量，这意味着已知存在 2000 多种其他化合物都是浓度未知的。这一问题在整个 FooDB 数据库中普遍存在，总共有 85%的营养成分尚未被量化。

换句话说，当我们谈论我们所吃的食物的组成时，即便是卷心莴苣，我们也只了解冰山一角（顺便说一句，美国农业部说它含有 11 种化合物，而 FooDB 列出了 4000 多种化合物）。

即将出版的“Spoon-Fed：Why almost everything we’ve been told about food is wrong”一书的作者伦敦国王学院（King’s College London）的 Tim Spector 说：“我们严重低估了食物的复杂性。”

他说，食物非常复杂，“化学物质非常复杂。当它进入我们的肠道时，它与肠道菌群相互作用，肠道菌群将其转化为其他化学物质，这些化学物质对我们的身体也有复杂的影响。因为我们把重点放在了常量营养素和卡路里上，所以大家都被愚弄了。而 Barabási 的研究让人们看到了食物的真正复杂性。”

为什么要把事情进一步复杂化呢？因为饮食中的暗物质可能会影响我们的健康，无论是好的还是坏的。美国农业部马萨诸塞州塔夫茨大学衰老人类营养研究中心的 Larry Parnell 说：“获得关于食物中含有的化合物的更详细的信息，肯定会对营养研究人员有所帮助。”

营养素暗物质

目前，很难说这样做到底有多大帮助，因为还有太多物质的特性尚不清楚。Barabási 说：“这些化合物对健康的影响在很大程度上是未知的”。但我们有充分的理由相信，一些被忽视的化合物具有有意义的影响（参见“大蒜粉碎，Garlic crush”）。

Wishart 说：“当然，这些营养暗物质中的一些对人类健康相当重要。”

不过，这个想法在一些营养学圈子中并不受欢迎。爱尔兰都柏林大学学院的 Mike Gilbey 说，我们迫切需要确定营养流行病学中的混杂因素，但营养素知识的空白并不是其中之一。

Mike 说：“营养素是众所周知的，这些营养素就几乎解释了饮食对非传染性疾病的所有影响，没有暗物质。”

对于理解暗物质对健康很重要的说法，另一个明显的反对理由是，大多数化合物都是微量存在的。但是，Barabási 说，这存在着误解。

Barabási 表示：“虽然已绘制的和未绘制的营养素的浓度跨度约为 9 个数量级，但浓度并不总是影响因素：维生素E的摄入量极低，但缺乏维生素 E 会对健康造成不利影响。因此，低浓度化学物质对健康没有影响的说法并不属实。”

为了了解我们无知的程度，Barabási 和他的同事查阅了另一个数据库——Comparative Toxicogenomics 数据库，这个数据库包含了成千上万的化学物质如何与我们的身体相互作用的信息。

首先，他们研究了 USDA 数据库提供的大蒜的 67 种成分，发现其中 37 种已知与人类健康和疾病有关。然后，他们对 FooDB 中列出的 2306 种大蒜来源的化合物进行了同样的研究，发现了另外 574 种对健康有潜在影响的化合物。

Barabási 说，这些未知的复杂性可能是营养科学如此频繁地产生不一致和不可重现的结果的原因。这种不一致性和不可重现性对每一个想要跟上营养建议的人来说已经见怪不怪了：这周红酒对你不好，下周就不是了。红肉、鸡蛋、饱和脂肪等等也是如此。

如果对食物的营养成分没有一个完整的了解，你就不能确定你是否是在正确地比较。

对于微量营养素而言可能也是如此。Barabási 说：“想一下 β-胡萝卜素。根据流行病学研究，它往往与心脏病呈正相关，但在饮食中添加 β-胡萝卜素的研究并没有显示出对健康的好处。一个潜在的原因是，β-胡萝卜素在植物中从来不是单独存在的：大约 400 个分子总是伴随着它。因此，流行病学可能正在检测其他分子对健康的影响。”

Wishart 说，另一个可能的原因是菌群对营养暗物质的影响，“大多数营养暗物质都是由肠道菌群代谢产生的。这可能就是为什么关于不同食物的益处的研究给出了相对模棱两可的结果。我们没有正确控制肠道菌群的变化，也就是我们原有的新陈代谢，这意味着不同的人从他们的食物中获得了不同剂量的代谢物。”

不屑一顾是愚蠢的态度

所有的一切都表明有一座关于食物的高山需要攀登，但是前进的道路是存在的。

Barabási 说，在人类基因组测序之前，我们对营养和健康的理解与我们对遗传流行病学的知识之间有许多相似之处。在前基因组时代，只有大约 1.4%的人类 DNA——编码蛋白质的区块被认为是重要的，其余的 98.6%被认为是垃圾。

Barabási 补充道，在那时，对整个基因组测序的想法经常被认为是浪费时间和资源，许多人对此不屑一顾。然而，我们现在知道，大约三分之二的与疾病相关的序列位于这些“垃圾”区域，其中许多是控制基因表达的 DNA 片段。

虽然，这并不意味着饮食和健康之间的大部分联系将在营养暗物质中找到，但是，Barabási 说，认为我们吃的 99.5%的化合物无关紧要，并对此不屑一顾的态度是愚蠢的。

他说，答案只有一个：完全了解营养暗物质。他的团队和其他人已经在努力了。这不可避免地意味着必须用老式的方法分析食物，使用缓慢而费力的实验室技术，如质谱和核磁共振。他说，为了让这个问题变得容易处理，这些方法可能需要重新设计，以使研究速度更快。

饮食和疾病

确实还有其他途径。Barabási 和他的团队都是物理学家，而不是营养学家，他们专门使用大数据和复杂网络的科学来探索人类疾病的基因起源等。这也是引领他们走向营养学的原因。

他说：“基因数据只能解释大约 5%到 20%的疾病原因。因此，我们对其他未知的原因很感兴趣，食物是填补差距的下一个重大机会。此外，大数据还没有触及到营养。”

为了测试这种方法的潜力，Barabási 和他的同事们创建了一个名为 Foodmine 的文本挖掘工具来挖掘科学文献中关于食物成分的零碎信息。

这一工具帮助他们发现了一些大蒜成分缺少的浓度范围：例如，它发现了另一种可能对健康有益的辛辣分子二烯丙基二硫化物的浓度范围，还发现了另外 96 种大蒜成分，这些成分甚至没有在 FooDB 中列出。

研究人员对可可进行了同样的研究，发现了 238 种新的化合物。这表明已经有大量信息尚未被放入数据库。但大蒜和可可只是人们消费的大约 2000 种天然成分中的两种。

共同开发了这款 Foodmine 文本分析工具的马萨诸塞州东北大学网络科学研究所的 Giulia Menichetti 说：“我们目前正在扩展到多种食品，包括牛奶、苹果和罗勒。我们的目标是覆盖最常见的主食，以更好地把握我们饮食的化学复杂性。”

似乎这些事情看起来都还不太难，但是有另一个复杂问题，那就是烹饪会将某些化学成分转化为其他化学成分，有时还会对健康产生影响。

比如，当糖和氨基酸在高温下反应时，会产生新的分子，使烘烤和烤制的食物变得美味，但这些反应也会产生化合物丙烯酰胺，这可能是一种人类致癌物质。

Barabási 说，烹饪和加工营养暗物质可能会产生类似但未知的毒素。

我们的新陈代谢也会对营养成分起作用，从而增加了这一问题的复杂程度。Wishart 说：“食物化合物通常由口腔、胃和肠道中的各种酶进行化学转化。因此，许多营养暗物质被生物转化成各种更小、更陌生的代谢物，然后经循环进入血液和其他组织中。这些经过生物转化的营养暗物质才是真正对健康有更大影响的营养物质。”

还有在食品加工过程中添加的各种化学物质。当它们遇到我们的新陈代谢和菌群时，会发生什么也是未知的。

如果说识别食物中的化合物是一个挑战，那么研究它们如何与人类生物学相互作用则是一个更大的挑战。

Barabási 说：“最终，我们需要将所有的食物分子与它们在人体细胞中的分子效应联系起来。”这也需要艰苦的实验室工作。不过，新的计算技术也可以完成这些繁重的任务。

例如，在美国农业部，由 Parnell 领导的一个团队正在开发一种算法，利用人工智能来预测我们吃了暗物质会有什么反应。这款算法基于 PhyteByte 系统，PhyteByte 结合了 FooDB 与另一个名为 ChEMBL 的数据库的数据，内含一份 190 万种已知具有某种生物效应的化合物的清单。PhyteByte 由英国剑桥附近的欧洲生物信息学研究所维护。

在一个试点项目中，该团队想看看该工具是否能找出 FooDB 中的哪些化合物可能激活一种参与脂肪和葡萄糖新陈代谢的蛋白质，从而为治疗糖尿病提供新线索。当人工智能被用于搜索 FooDB 中可能与这类蛋白质发生相互作用的化合物时，最终得到了 10 种化合物。

已知其中 2 种化合物对蛋白质起作用，但其它 8 种并非如此，这 8 种物质包括来自芝麻种子的芝麻素，来自利马豆的一种名为野鸢尾黄素，以及来自茶叶、草药和香料的化合物。

Parnell 说，这需要时间，但最终评估 FooDB 中所有 7 万种化合物的生物活性应该是可能的。

Barabási 说，最终的目标是建立营养素与人类健康之间相互作用的完整图景。这是一项巨大的任务，需要更多关于个人基因组、菌群和其他因素的数据，但这是我们真正了解人类营养和健康复杂性的唯一途径。

他说：“要做的事情太多了，但我们正在取得进展。韩式面条还在我的厨房橱柜里，我想我短期内不会吃它们了。我从未自欺欺人地认为它们是一种健康食品，但我不想走到营养的阴暗面。”

原文链接：https://www.newscientist.com/article/mg24732920-700-hidden-nutrition-we-dont-know-what-makes-up-99-per-cent-of-our-food/

作者｜Graham Lawton

编译｜orchid

审校｜617