公众常把“个性化营养”和“精准营养”混为一谈：前者根据体重、喜好、作息给出建议；后者则更进一步，想回答“为何你与别人对同一份食物的反应不同”。新近发表在 Nature Reviews Endocrinology 的评论文章指出，所谓“精准”，不在“定制包装”，而在以机制为核心、以数据为证据的量化路径：用生理与分子层面的指标，解释和预测饮食—机体反应的差异。

与基于身高体重、饮食习惯等的“个性化”不同，精准营养把目光投向难以肉眼识别的层级：器官组织功能、免疫炎症状态、肠道屏障完整性，乃至基因、转录、蛋白与代谢物谱。这些信息并非为了“多而全”，而是为了可量化地追溯机制——当我们能测到“为什么”，才能把“吃什么、怎么吃、吃多少”说得更准。

要走出概念混沌，文章提出一个关键词：颗粒度（granularity）。粗颗粒的表型（年龄、性别、BMI）能描述“是什么样的人”，却很难解释“为什么会这样”。更细的微观层面的炎症、胰岛素敏感性、体成分与能量代谢，能把“现象”连到“过程”；而分子层面的多组学，则让我们看到路径和靶点，为分层管理与预测响应提供抓手。颗粒度越高，精准度越可能提高，前提是这些数据与结果建立了可验证的数量化联系。

图1｜精准营养方法总览

从实施角度看，代谢分型（metabotyping）是值得推广的桥梁。它不要求对每个人都做“全套组学”，而是把生理或代谢特征相近的人归为一类，再给出更贴近该类机制的饮食方案。初级版本可以只用BMI、年龄、部分生化指标；升级版可叠加体成分、胰岛素抵抗、肠道通透性等；高阶版再纳入基因—表观—转录—蛋白—代谢物以及微生物组。目标不是“过度个体化”，而是在可扩展的前提下，显著缩小“不响应”与“反应过度”的人群比例。

当多组学数据与人工智能（AI）结合，精准营养的“解释—预测—决策”链条被补齐。AI擅长从高维、非线性的生物与环境数据中抽取模式，并把分子层面的信号与临床、行为、环境因素相连接。这意味着：对同一饮食模式，谁的血糖峰值更高、谁更易产生炎症反应、谁在何种时段进食更有利，都可以被前瞻性地预测，而非事后总结。更远一些，AI还可嵌入数字健康平台，实时反馈、提高依从性，并把“处方—执行—复盘”的闭环做小做快。

然而，“走入临床”有其硬门槛。文章强调，必须用严格的随机对照试验来比较三种策略的“增益”：人群通用建议 vs. 表型驱动的个性化 vs. 组学驱动的精准营养。评价指标不应仅停留在生物标志物，还要覆盖疾病发生率、治疗响应、长期健康轨迹与成本效益。若没有统一的测量规范、干预流程、结局定义与报告框架，证据将无法累积，也难以说服医保与指南。

除此之外，标准化是可复制的关键：从采样（空腹/餐后、时间点）、测序与代谢物检测平台，到数据清洗、特征选择、模型评估，都需要可量化、可复现的协议。只有在“同类可比”的前提下，代谢分型与AI模型才能被外部验证，才可能进入医疗质量控制体系。

有读者会问：精准营养会不会只属于“有钱人的高科技”？文章给出了务实的答案：一方面，随着检测成本下降，多组学纳入的门槛在降低；另一方面，微观生理层面的模型（如体成分、能量代谢、胰岛素敏感性与炎症指标）已经有较广泛的可及性，完全可以先行成为临床可落地的“中颗粒度”方案。把“够用的数据”用好，往往比一开始就追求“最全的数据”更有效。

临床实践的真正挑战是“什么时候、对谁、用到什么深度”。并非人人都需要全套组学：对于多病共存、代谢并发症复杂、或对传统饮食干预反应差的患者，精准营养的边际收益可能更大；而对一般风险人群，基于代谢分型的策略就能带来足够的改进。

归根结底，这篇评论把“精准营养”的门槛划清：它不是花哨的个性化口号，而是以机制为纲、以数据为据。当我们用分层与AI把“复杂”组织起来，用临床试验证明“增益”确实存在，精准营养才不止是概念，而会成为门诊里“好用、可及、可负担”的新常规。

参考文献

1.da Silva BR, Brennan L, Horst MA, Wishart DS, Prado CM. Advancing precision nutrition: bridging mechanistic insight and clinical implementation. Nature Reviews Endocrinology. 2025. doi:10.1038/s41574-025-01141-9.