『Plos Medicine』誌に掲載された最近の研究では、尿や血液中の分子が超加工食品の摂取量を客観的に反映しており、糖尿病やがんなどの疾患との関連性を研究する新たな方法を提供していることが示されている。

超加工食品は工業的に生産された食品で、多くの場合、添加物、乳化剤、家庭料理ではあまり見られないその他の成分が含まれています。加糖ヨーグルト、既製パン、包装されたスナックなどが含まれます。超加工食品の大量摂取と肥満、心血管疾患、糖尿病、一部のがんのリスク増加とを関連付ける研究はこれまでにも行われているが、これらの研究は主に参加者の食事の記憶に依存しており、精度が限られている。

国立がん研究所の研究チームは、50～74歳の健康な718人の血液と尿のサンプルを分析し、食事記録と組み合わせ、機械学習を利用して1日のエネルギー摂取量に占める超加工食品の割合を推定した。結果は、超加工食品が参加者のエネルギー摂取量の平均50％を占めていたが、個人差はかなり大きかった（12％～82％）ことが示された。高摂取グループの食事は、典型的には炭水化物、添加糖類、飽和脂肪が多く、タンパク質と繊維が少ないものでした。

代謝物の分析により、2型糖尿病のリスクに関連する代謝物は、超加工食品をより多く摂取する人々のサンプルでより一般的であることがわかりました。一部の尿サンプルでは食品包装に関連する分子も検出されましたが、生の果物や野菜からの代謝物はあまり一般的ではありませんでした。研究チームはさらに、対照実験を通じて代謝産物検出の信頼性を検証した。20人の被験者が超加工食と非超加工食を2週間交互に摂取したところ、代謝物の特徴により2つの食事パターンを正確に区別できた。

従来の食事評価方法には誤差が大きいと専門家は指摘しており、この技術により超加工食品が健康を害する具体的なメカニズムが解明されると期待されている。現在、超加工食品と塩分、糖分、脂肪を多く含む食事との代謝の違いを区別することは困難ですが、これを理解することで食品業界による配合の改善につながる可能性があります。