新闻网讯（记者 张雯怡 通讯员 李琳）同样“管住嘴”，为何有人瘦得快，有人不见效？好不容易减下去的体重，为何有人稳稳保持，有人迅速反弹？公卫学院刘刚教授团队最新成果揭示——答案或许隐藏在每个人体内独特的“微生物世界”中。

1月1日， Diabetes Care发表该团队论文“Prediction of Weight Loss and Regain Based on Multiomic and Phenotypic Features: Results From a Calorie-Restricted Feeding Trial”。博士生李琳为论文第一作者，刘刚为唯一通讯作者。

这项基于随机对照膳食干预试验（LEAN-TIME）的研究，首次揭示个体干预前的肠道菌群、粪便代谢物等特征能够显著影响膳食减重效果及体重反弹风险。在此基础上，团队构建了减重效果和体重反弹的高性能预测模型，为制定个体化膳食减重策略提供科学依据。

当前，超重和肥胖已成为全球性公共卫生挑战。我国也将肥胖防控提升至国家战略高度。尽管膳食干预等体重管理手段日益完善，但不同个体反应差异巨大。如何实现有效且不反弹的体重管理成为科学界和公众关注的焦点。

研究团队前期开展的随机对照供餐干预试验发现，健康型低碳水化合物膳食和限时饮食干预对体重、体成分、肠道微生物组及粪便代谢组有一定影响，具有额外的减重效果，并显著影响肠道微生物的组成。在干预结束28周后，健康型低碳水化合物膳食降低体脂的效果仍然显著。

在此基础上，团队进一步结合机器学习算法和多组学数据（包括宏基因组、粪便代谢组），成功构建了减重效果和体重反弹的高性能预测模型，并建立个体化膳食减重策略。研究发现，包括膳食干预后的效果存在显著个体差异。减重期，参与者体重变化范围从下降10.2公斤到上升1.6公斤不等；而在后续28周观察期内，体重变化幅度更是介于下降2.0公斤至反弹14.2公斤之间。基线肠道菌群、粪便代谢物、膳食因素、临床代谢特征与个体减重效果及体重反弹密切相关。与传统预测模型相比，基于多组学数据构建的减重和体重反弹预测模型的性能显著提升。在减重预测方面，多组学模型能够有效区分受试者是否可实现具有临床意义的减重。同时，该模型对减重期间体重、体脂量、瘦体重变化的连续值预测同样具有较高准确性。在体重反弹预测方面，多组学模型对体重、体脂量、瘦体重变化的预测能力大幅增强。

刘刚表示，肠道菌群、粪便代谢物在预测个体减重效果和体重反弹风险方面具有重要应用潜力。该研究成果为肥胖人群的精准减重干预提供了新路径，并受到国际学术界密切关注。Diabetes Care同期配发了美国医学科学院院士、哈佛大学营养系主任Frank B. Hu教授的专题述评，指出这项研究的新颖发现为实现精准营养干预提供了新的科学思路。

此外，刘刚还作为主要起草人参与制定《人群营养健康干预研究实施指南》团体标准》，为推动我国营养健康研究的规范化、科学化发展作出积极贡献。

论文链接：

https://diabetesjournals.org/care/article/49/1/68/162858

https://diabetesjournals.org/care/article/49/1/63/164080