# Исследование показало, что анализы крови и мочи показывают, сколько ультраобработанной пищи вы на самом деле едите

Ученые выявили уникальные метаболические «отпечатки пальцев» в крови и моче, которые могут объективно отслеживать потребление ультраобработанной пищи, открывая путь для более точных исследований диеты и новых инструментов для общественного здравоохранения.

- **Хлебные крошки:** [Главная](https://labstar.com.ua/ru/index.md) → [Новости и Блог](https://labstar.com.ua/ru/posts.md) → Исследование показало, что анализы крови и мочи показывают, сколько ультраобработанной пищи вы на самом деле едите
- **Язык:** RU · [UA](https://labstar.com.ua/posts/obroblena_ija.md)
- **Формат:** Markdown · [HTML](https://labstar.com.ua/ru/posts/obroblena_ija)
- **Дата публикации:** 22 мая 2025

[Обложка (изображение)](https://labstar.com.ua/storage/images/92kP0mbLweVl7gIbA1kpGISgflb0Oub7VPlMOVSS.webp)

Поскольку ультраобработанные продукты (UPF) теперь составляют более 50% ежедневных калорий для многих американцев, исследователи ищут биологические подсказки в крови и моче, которые могут объективно измерить потребление UPF. В недавнем исследовании, опубликованном в журнале PLOS Medicine , исследователи из Соединенных Штатов (США) и Бразилии стремились выявить определенные закономерности метаболитов — крошечных молекул в организме — которые служат надежными маркерами потребления UPF.

Исследование было сосредоточено на пожилом, преимущественно белом населении США, что может ограничить возможность обобщения его результатов на другие демографические группы.

**Фон**

Ультраобработанные продукты, такие как упакованные закуски, сладкие напитки и готовые к употреблению блюда, широко потребляются во всем мире, особенно в США. Эти продукты в основном изготавливаются из очищенных ингредиентов и добавок и связаны с растущим числом проблем со здоровьем, включая ожирение, диабет 2 типа, болезни сердца и некоторые виды рака.

Хотя диетические опросы помогают отслеживать привычки питания, они часто полагаются на память и самоотчеты, что может вносить неточности. Кроме того, система классификации Nova, которая классифицирует продукты по уровню их обработки, требует подробных данных, которые не всегда доступны в инструментах отслеживания продуктов питания. В результате надежная оценка потребления UPF стала сложной задачей в масштабных исследованиях.

Теперь ученые обращаются к метаболомике — изучению метаболитов или малых молекул, присутствующих в крови и моче в результате метаболических процессов, — чтобы найти биомаркеры, отражающие фактическое потребление пищи.

**Текущее исследование**

Для выявления биологических маркеров, связанных с потреблением UPF, исследователи использовали данные исследования IDATA, в котором приняли участие 1082 взрослых в возрасте от 50 до 74 лет. Из них 718 участников имели как диетические, так и биологические данные и были включены в метаболомный анализ.

Участникам было необходимо заполнить до шести 24-часовых веб-диетических воспоминаний в течение года. Продукты были классифицированы в соответствии с системой Nova, которая сортирует продукты питания по четырем группам в зависимости от уровня их обработки. Затем исследователи рассчитали процент общего потребления энергии из UPF.

Образцы крови и два типа образцов мочи (24-часовая и первая утренняя моча) были собраны в два разных момента времени с разницей в шесть месяцев. Образцы прошли метаболомный анализ с использованием передовых методов масс-спектрометрии для идентификации более 1000 соединений из различных химических групп, таких как липиды, аминокислоты, углеводы и витамины.

Статистический анализ был проведен для определения корреляций между потреблением UPF и метаболитами, с поправкой на такие факторы, как возраст, пол, раса, индекс массы тела (ИМТ) и статус курения. Затем исследователи использовали статистические инструменты для определения комбинации метаболитов (полиметаболитные баллы), которые могли бы наилучшим образом предсказать потребление UPF. Эти баллы были построены отдельно для образцов крови, 24-часовой мочи и первой утренней мочи.

Чтобы проверить, были ли эти оценки надежными, команда затем использовала данные из предыдущего испытания перекрестного кормления. В этой контролируемой обстановке 20 взрослых потребляли диеты с 80% или 0% UPF в течение двух недель каждый. Образцы крови и мочи из этого испытания анализировались с использованием тех же методов, что позволило исследователям сравнить, как изменялись оценки полиметаболитов между диетами. Это помогло подтвердить, могут ли оценки обнаруживать фактические различия в питании в реальном времени.

Следует отметить, что диетические воспоминания и сбор биообразцов не всегда были точно сопряжены по времени, что может повлиять на интерпретацию некоторых результатов. Кроме того, размер выборки для испытания кормления был небольшим, и исследование не было рассчитано на результаты заболеваний.

**Основные выводы**

Исследование показало, что кровь и моча содержат различные метаболические сигнатуры, которые отражают потребление UPF человеком. Исследователи идентифицировали сотни соединений, которые были либо более, либо менее распространены в зависимости от потребления UPF. Используя эту информацию, они разработали полиметаболитные баллы — комбинации выбранных метаболитов — которые успешно предсказывали потребление UPF человеком.

В частности, 191 метаболит в крови и 293 в 24-часовой моче показали сильную корреляцию с потреблением UPF. К ним относятся аминокислоты, липиды, углеводы и соединения из пищевых добавок или упаковочных материалов. Примечательно, что четыре метаболита были надежными индикаторами как в крови, так и в моче: (S)C(S)SS-метилцистеинсульфоксид, N2,N5-диацетилорнитин, пентоевая кислота (все отрицательно связаны с UPF) и N6-карбоксиметиллизин (положительно связан). Последний, который связан с конечными продуктами продвинутого гликирования, также связан с диабетом и сердечными заболеваниями.

Выявленные метаболические сигнатуры отражают не только высокое потребление UPF, но и более низкое потребление цельных продуктов, включая фрукты и овощи. Например, более низкий уровень β-криптоксантина, маркера потребления фруктов и овощей, наблюдался у тех, кто потреблял больше UPF.

При тестировании в контролируемом исследовании, где участники придерживались диет с высоким и нулевым содержанием UPF, эти полиметаболитные баллы надежно различали фазы диеты у отдельных лиц. Это показало, что баллы работали не только в наблюдательных условиях, но и в строго регулируемых условиях. Дискриминационная способность этих баллов была умеренной (AUC 0,66–0,78), что предполагает необходимость дальнейшего уточнения для использования в различных группах населения.

Кроме того, результаты подтвердили, что высокое потребление UPF связано с более низкими уровнями полезных соединений, таких как β-криптоксантин, обнаруженный во фруктах и ​​овощах, и более высокими уровнями определенных ксенобиотиков — чужеродных веществ, вероятно, из пищевых добавок или упаковки. Это подтвердило идею о том, что диеты с высоким содержанием UPF могут не содержать необходимых питательных веществ, при этом вводя потенциально вредные соединения.

Метаболические пути, связанные с потреблением UPF, включают не только метаболизм ксенобиотиков, но также метаболизм аминокислот, липидов, углеводов и энергии, что подчеркивает широкое биологическое воздействие диетических моделей с высоким содержанием UPF.

**Выводы**

Подводя итог, можно сказать, что исследование предоставило убедительные доказательства того, что метаболиты крови и мочи могут служить объективными индикаторами потребления UPF. Исследователи разработали и проверили полиметаболитные баллы для образцов крови и мочи, и баллы последовательно отражали привычные диетические модели.

Результаты предлагают многообещающий инструмент для объективного измерения потребления UPF в будущих исследованиях здоровья. Однако оценки нуждаются в дальнейшей оценке в более разнообразных и молодых группах населения, и их прогностическая ценность для долгосрочных результатов здоровья еще не установлена. Хотя необходимо больше работы для адаптации этих оценок к различным группам населения, результаты знаменуют собой важный шаг к улучшению инструментов для исследований в области питания и мониторинга общественного здравоохранения.

## Похожие материалы

- [Технология DARC предсказывает прогрессирование макулярной атрофии](https://labstar.com.ua/ru/posts/tehnologiya-darc.md) — 23 сентября 2026
- [Негативное влияние пластика передается по наследству](https://labstar.com.ua/ru/posts/negatuvnyi-vpliv-plastiku.md) — 23 сентября 2026
- [Исследование дает более детальное представление о биологических механизмах, связанных с аутизмом](https://labstar.com.ua/ru/posts/biologichnyi-mekhanizm-autizmu.md) — 22 августа 2026

[К списку статей](https://labstar.com.ua/ru/posts.md)

---

## Навигация

- [Главная](https://labstar.com.ua/ru/index.md)
- [Категории](https://labstar.com.ua/ru/category.md)
- [Поиск](https://labstar.com.ua/ru/search.md)
- [Производители](https://labstar.com.ua/ru/manufacturer.md)
- [Блог](https://labstar.com.ua/ru/posts.md)
- [Контакты](https://labstar.com.ua/ru/page/contacts.md)

## Помощь

- [О нас](https://labstar.com.ua/ru/page/about-us.md)
- [Оплата и доставка](https://labstar.com.ua/ru/page/delivery.md)
- [Условия возврата](https://labstar.com.ua/ru/page/return-policy.md)
- [MCP Интеграция](https://labstar.com.ua/ru/page/mcp.md)
- [Карта для агентов](https://labstar.com.ua/ru/llms.txt)