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研究者推测，人群食物的摄入是一种特殊的系统，其能被概念化作为一种网络，来模拟人类食物条目的可消费模式，这种网络科学的方法能够揭示日常饮食模式的复杂性和非线性，从而就能帮助研究者揭示相比对照人群而言，在痴呆症患者群体中食物的共同消费模式往往水平较高；这项研究中，研究人员共招募了209名平均年龄为78岁的痴呆症患者和418名在年龄、性别、教育水平与前者相匹配的非痴呆症人群进行研究；在长达12年的随访过程中，研究人员根据参与者的基线食物频率调查问卷来确定痴呆症事件，对于每个病例而言，他们在病例确诊年龄有风险的群体中随机选择2名对照个体，并于饮食评估时的年龄、性别、教育及调查的季节进行匹配，研究人员利用交互信息（一种能检测非线性关系的措施）推断出了研究组和对照组参与者的食物网络，同时还比较了两组之间食物摄入模式之间的差异。
研究者表示，虽然人们在摄入的食物数量上并没有什么差异，但在痴呆症人群和非痴呆症人群中，其日常摄入的整体食物组或网络存在很大的差异；加工肉类或是痴呆症人群食物网络的“中心”，患有痴呆症的人群更有可能将高度加工肉类（香肠、腌肉等）与淀粉类食物（土豆等）、酒精和点心（蛋糕等）结合在一起，这或许就表明，加工肉类与其它不健康食物结合的频率（而不是平均数量）或许对于患痴呆症的风险至关重要。举个例子，患有痴呆症的人群在摄入加工肉类时经常会搭配土豆，而未患痴呆症的人群在摄入肉类时则会搭配多样化的食物，比如水果、蔬菜和海鲜等。
因此，研究者得出结论，未患痴呆症的人群的日常饮食会更加多样化，这在很多小型的食物网络中也得到了验证，这些食物网络通畅包括更健康的食物，比如水果、蔬菜、海鲜、家禽或肉类等；饮食多样化或会有效降低个体患痴呆症的风险，研究者表示，早在痴呆症患者被确诊之前，其食物网络就已经开始存在差异了，本文研究表明，通过研究分析参与者的食物网络来研究其饮食或许能帮助揭开饮食和健康即疾病生物学机制之间的关系和复杂特性。
图片来源：Cécilia ，et al. ， doi：10.1212/WNL.09399
这项研究中，通过评估诸如关键节点和整体连接水平等食物网络的特征，研究人员对参与组合的食物摄入量进行了评估，补充了此前的研究，发现了个体的饮食营养或标准饮食模式与其患痴呆症风险之间的关联，此外，利用诸如网络工具等较为复杂的方法对人群膳食模式进行研究或许也能揭示食物与健康之间关联复杂性的另外一面。比如，尽管研究组和对照组的平均熟食摄入量相似，但其能作为一个网络中心点，与高血糖指数的食物（比如土豆）直接关联起来，这或许就表明，熟食的摄入（并不仅仅是摄入量）或许对痴呆症风险至关重要。总的来讲，将网络方法应用到饮食研究中，就强调了通过评估整体饮食摄入系统而不是单独组分所获得的潜在信息，对于有效修改当前公共卫生指南和人们对不健康饮食的消费习惯至关重要。
这篇研究报告中，研究人员利用新型的网络科学分析工具对一大群法国成年人群进行研究，探究了饮食在其患痴呆症风险中所扮演的复杂角色，同时研究者还发现了在人群被诊断之前其饮食网络的重要差异；研究者发现，饮食习惯集中于加工肉类和不健康零食的参与者患痴呆症的风险更高，而饮食多样化的人群则风险较低；如今研究者已经证明，网络科学工具或能应用于行为数据，为多种行为和疾病环境中人群的疾病预防提供新的见解。未来，网络科学方法或能提供一套补充性的工具来增强当前用于营养流行病学研究中广泛使用的方法淀粉类食物，从而就能提供额外更多的信息淀粉类食物，来帮助研究者阐明饮食与机体疾病和健康之间的关系和复杂特性，研究者认为，网络科学工具的使用未来必将加速科学家们在痴呆症研究领域的进展。
此外，本文研究还存在一定的局限性，比如研究者仅让参与者完成了一份食品调查问卷，而问卷内容依赖于其准确回忆日常饮食的能力，而并非让研究人员对其饮食进行监控；另一个局限性则是参与者在痴呆症发作前几年，其饮食记录只有一次，因此随着时间延续其饮食发生任何变化就不得而知了。
参考资料：
【1】Which foods do you eat ？How you them may raise risk
【2】Cécilia ，， Lefèvre-，et al.Using tools to novel diet in ，， April 22， 2020， doi：10.1212/WNL.09399
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