# 注：这是一篇7年前的论文。
2019年研究指出，食物中已发现超过2.6万种化学物质，而常规营养数据库仅重点追踪约150种。科学家希望利用人工智能建立完整的“食物组”，揭示饮食与疾病的复杂联系。
“人如其食”，这句流传近200年的格言，如今有了新的科学含义。过去几十年，营养学揭示了热量、糖、脂肪、维生素与心血管疾病、肥胖及糖尿病之间的关系。然而，我们对食物的认识可能只是冰山一角。
2019年，Albert-László Barabási等人在《Nature Food》发表观点论文，指出一个长期被忽视的问题：常规营养数据库重点追踪约150种营养成分，但截至2019年8月，FooDB数据库已经记录了26,625种食物化学物质。
研究者将这些尚未被充分研究和量化的化合物称为营养学的“暗物质”。
一瓣大蒜里的2300种化学物质
以大蒜为例，美国农业部数据库记录了生大蒜的67种营养成分，包括锰、维生素B6和硒。
但FooDB收录的大蒜化学物质超过2306种，其中既有赋予大蒜独特气味的大蒜素，也有可能具有心血管保护作用的木犀草素。
问题在于，数据库虽然知道这些物质存在，却往往不知道它们的具体含量。大蒜的2306种化合物中，只有146种拥有浓度数据，其余2160种尚未量化。
这种现象在植物性食物中尤其普遍。植物无法逃离捕食者，因此进化出复杂的化学防御系统，产生大量黄酮类、萜类和生物碱。研究者估计，许多植物性食物中可检测到约2000种化合物，其中85%尚未量化。
被忽略的化学物质可能影响疾病
论文以氧化三甲胺(TMAO)为例，说明食物化学成分与健康之间的复杂关系。
红肉中的胆碱和L-肉碱可以被肠道微生物转化为三甲胺(TMA)，随后经肝脏代谢生成TMAO。此前研究发现，在稳定性冠心病患者中，血液TMAO水平较高与未来5年较高的死亡风险相关。
与此同时，大蒜中的大蒜素以及地中海饮食中涉及的某些化合物，可能通过影响肠道微生物代谢，减少TMA生成。
但在这条代谢通路涉及的6种关键化学物质中，当时常规营养数据库只系统追踪了胆碱。
这说明，食物的健康效应可能取决于多种化合物及其相互作用，而不只是某种营养素的含量。
用人工智能寻找营养学的“暗物质”
大量食物化学信息实际上已经散落在科学论文中，只是没有被系统整理。
研究团队开发了FoodMine，利用自然语言处理和机器学习挖掘文献。针对大蒜，他们首先筛选出5676篇潜在相关论文，再人工评估299篇，其中77篇提供了1426条化学成分测量数据。
这项工作还找到了170种此前未被USDA或FooDB数据库关联到大蒜的化合物。
研究者认为，结合文献挖掘、高通量化学检测和代谢网络分析，有望逐步补全食物的化学组成图谱。
为每个人建立独特的“食物组”
论文提出了“食物组”(foodome)的概念。
每个人每天摄入不同的食物，也就接触到不同种类和数量的化学物质。这种独特的化学暴露组合，可以被视为个人的“生化条形码”。
如果能够长期记录饮食，再结合基因组、肠道微生物以及疾病史，研究者便可能更精确地理解：为什么相似的饮食会对不同人产生不同影响。
不过，作者也强调，食物的烹饪、加工、保存和生产环境都会改变其化学组成。要建立完整的食物组数据库，不仅需要人工智能，还需要更灵敏、更高通量的实验检测技术。
这篇论文的核心观点是：营养学不能永远只关注热量、糖、脂肪和维生素。 食物是由成千上万种化学物质组成的复杂体系，了解它们如何相互作用，可能成为未来精准营养和疾病预防的重要基础。
需要注意，这是一篇提出研究方向的观点论文，并非证明所有未被追踪的食物化学物质都有健康功效。论文中的数据库数量和覆盖情况也反映的是2019年的研究状态，而非当前最新统计。
原文：https://www.sciencenews.org/article/scientist-maps-food-chemicals-sn10