使用MRI技术监测食物颗粒尺度上的消化机制：以面包为例的概念验证

《Food Hydrocolloids》：MRI monitoring of digestion mechanisms at the scale of a food piece: proof of concept with bread

本研究开发了首个远程控制的MRI兼容微型消化装置，可实时监测10-15毫米面包在口胃肠消化过程中的结构演变与水分运动。通过UT3D三维成像和T2弛豫时间分析，结合淀粉和蛋白质水解化学检测，揭示了胃期体积稳定、肠期孔隙发育及水分迁移的规律，证实T2信号变化与内部梯度变化的相关性。该系统为理解固体食物多尺度消化机制提供了新方法。

　　

邓若轩|史蒂文·勒丰图恩|伊夫·迪亚斯科恩|吉兰·科勒韦|西尔万·沙洛瓦|斯特凡·凯莱克|弗朗索瓦丝·诺|玛雅·穆斯|蒂芬·卢卡斯

法国雷恩市INRAE, OPAALE机构，邮编35044

摘要

为了更好地理解固体食物的胃肠道消化过程，需要在颗粒层面获得关于分解机制的空间分辨信息。尽管磁共振成像（MRI）具有无创性和多尺度分析的能力，但在这一领域仍未能得到充分应用。本研究旨在实现两个目标：（1）开发一种与MRI兼容的微型装置，用于静态的体外口腔-胃-肠道消化实验；（2）利用该系统在线监测几毫米大小的面包块的消化过程，通过UTE 3D形态成像和T₂映射技术，并结合淀粉和蛋白质水解的化学分析。该装置包括一个消化液循环系统，将MRI兼容的消化池与远程pH控制装置相连，实现温度、pH值、酶添加及样品采集的实时控制。MRI结果与消化液中肽类和多糖的释放动力学高度吻合。UTE 3D成像显示，在胃消化过程中面包体积保持稳定，随后体积减小、表面变粗糙，液体渗入孔隙，这与面筋的水解过程一致。T₂分析表明孔隙中的水分子活动性较高，而面包内部的水分子活动性较低。活性较高的质子数量增加表明存在侵蚀作用和内部酶促反应。淀粉水解产物的释放与面筋网络的分解无关，可通过消化液中的T₂信号进行监测。总之，这种与MRI兼容的装置能够实现亚毫米级分辨率的延时监测，为面包消化过程提供了宝贵信息，并可适用于多种固体食物。

引言

食物在消化过程中的结构分解是一个复杂的多尺度过程，对营养物质的吸收和整体健康至关重要（Dupont等人，2018年）。这一复杂过程涉及从宏观到分子层面的酶促、化学和机械变化（Singh等人，2015年）。对于通常被分解成颗粒的固体食物而言，这些方面尤为重要。一口食物中的颗粒大小可能因口腔处理、食物性质和吞咽行为而大不相同。例如，咀嚼后的颗粒大小范围为0至5毫米，中位数约为2-3毫米（Jalabert-Malbos等人，2007年）。根据所摄入食物的性质，吞咽时形成的食物团块在胃中可能保持较长时间的整体结构（Freitas等人，2022年）。因此，胃中的食物团块大小可能差异更大，范围约为0.5至14毫升（Hornby等人，2021年）。然而，出于实际考虑（如pH平衡和取样限制），体外消化实验通常建议将固体食物研磨成非常细小的颗粒（例如小于1毫米，Brodkorb等人，2019年）。因此，尽管几毫米大小的颗粒在生理上具有重要意义，但相关研究仍不足。

在口腔阶段，固体食物结构、感官感知和咀嚼作用之间的复杂关系会影响吞咽时的颗粒大小分布以及唾液α-淀粉酶对淀粉的水解，进而影响后续的营养物质水解（Blanquet-Diot等人，2021年；Chen，2009年；Ranawana等人，2010年）。在胃阶段，颗粒大小、内部结构和成分会影响胃液渗透和酶的渗透，从而产生pH值、水分含量、酶浓度和营养物质分布的内部梯度（Luo等人，2018年；Mennah-Govela等人，2015年）。这些内部梯度影响局部消化动力学，致密或富含蛋白质的区域比水分充足、易被酶作用的区域消化得更慢（Deng等人，2020年；Luo等人，2017年；Thévenot等人，2017年）。进入小肠后，食物颗粒迅速暴露在中性pH环境中（约7）和胰液作用下，从而在颗粒内部产生新的pH值和酶浓度梯度。这些梯度源于pH值、水分含量、孔隙结构、酶可及性和营养物质扩散的差异，在酶促水解和营养物质释放的时间和程度上起关键作用（Mackie等人，2020年）。捕捉食物内部的这些时空变化至关重要，因为整体平均值会掩盖关键机制信息。

近年来，多种成像技术被用于监测食物消化过程中的动态变化，超越了传统的显微镜方法。例如，延时光学显微镜用于量化单颗粒尺度上的淀粉糊化过程和胃肠道消化（Do等人，2020年），X射线微计算机断层扫描（μCT）用于研究苹果在胃消化过程中的结构变化（Olenskyj等人，2020年）。延时共聚焦显微镜和同步辐射深紫外显微镜用于监测胃消化过程中蛋白质凝胶的分解动力学（Floury等人，2018年；Somaratne等人，2020年）。这些方法提供了宝贵的信息，每种技术都提供了不同的图像对比度。它们的成功凸显了需要开发互补技术的重要性，这些新技术应采用相同的动态监测策略，但能够提供实时的、空间分辨的多尺度结构变化信息。

在这方面，磁共振成像（MRI）是一种有前景的技术，可用于无创地监测体外消化过程中的真实食物样本（Mariette等人，2009年；Smeets等人，2020年；Spiller & Marciani，2019年）。MRI信号主要由核磁共振（NMR）松弛参数定义（即纵向T₁和横向T₂松弛时间、质子密度和共振频率），以及质子的自扩散系数。这些参数不仅有助于生成图像对比度以观察固体食物的形态，还与材料的内部微观结构和成分相关。此外，通过适当的脉冲序列和信号处理，MRI可以分辨体素级别的不同质子池，实现对异质性高、结构复杂的材料的多组分映射。最新研究表明，MRI在追踪体外和体内食物消化过程中非常有用（Deng等人，2020年、2022年、2023年；Fitzpatrick等人，2024年；Mayar等人，2024年；Musse等人，2023年；Smeets等人，2020年）。尽管MRI在研究消化液对食物的渗透及其对内部结构、分子组成或pH值的影响方面具有潜力，但据我们所知，这一研究领域尚未得到充分探索。

为此，需要开发与MRI兼容的体外消化装置。此前已建立了几种与MRI兼容的消化模型，并证明了它们能够监测多种食物的消化过程（Deng等人，2022年；Musse等人，2023年）。然而，这些装置在消化过程中经常需要中断操作，包括在MRI法拉第笼内的手动操作；由于用于消化的烧杯体积较大（50-300毫升），它们无法捕捉到真实食物颗粒内部的梯度。因此，需要一种微型消化装置，以便在MRI可实现的空间分辨率下分析食物内部梯度；这种微型化将意味着需要观察更少的食物样本。

本研究的主要目标是开发一种远程控制的、与MRI兼容的微型消化装置，能够模拟单个食物样本的胃肠道消化过程并进行在线监测。该系统设计为完全在MRI法拉第笼外操作，可精确控制消化条件（温度、pH值、酶添加）并远程采集样本（即从MRI笼外的容器中取样）。消化池经过优化，可容纳10-15毫米大小的食品样本，置于40毫米×40毫米×40毫米的腔室中，从而能够以亚毫米级体素（0.34³毫米³）的空间分辨率监测内部结构和梯度及其在消化过程中的变化。由于面包样本体积较大，最初将其称为“食物样本”，而“食物颗粒”一词将用于指代消化过程中产生的碎片，这在体内和体外研究食物在胃肠道中的命运时常用。为了展示该系统的性能和洞察潜力，本研究使用INFOGEST协议（Brodkorb等人，2019年）监测了面包的消化过程。面包是一种高度多尺度的结构化食物，包含两个连续不互溶的相：淀粉颗粒相和面筋网络，两者包裹着一个不连续的气相。选择面包也是因其结构异质性和与日常饮食的相关性。研究主要包括三个步骤：（i）构建和验证微型消化装置；（ii）通过3D MRI成像（观察多孔结构特征）和T₂映射（探测水分子）监测面包样本的口腔-胃-肠道消化过程；（iii）将MRI数据与消化产物的化学分析结果进行关联。

材料

实验中使用了冷冻半熟切片的全麦面包（Pain complet tranché，Picard，法国）。每次实验前，将三片面包解冻，然后用烤面包机将外表面烤4分钟，使中间一片的温度超过90°C，随后在室温下冷却1小时。仅保留中间一片用于后续实验。烤面包的水分含量约为48%（重量百分比）。

远程控制的微型装置实现面包消化的在线MRI监测

图2显示了在验证实验中，MRI池（MRI-cell#GI）和容器内的温度、pH值以及释放的淀粉浓度。如图2A所示，整个胃和肠道阶段的温度均保持在36.6±0.7°C；pH值（图2B）也得到良好控制，胃消化阶段为3.01±0.04，肠道消化阶段为7.01±0.04。

结论

本研究首次提出了一种远程控制的、与MRI兼容的体外消化装置，能够在1.5T MRI扫描仪中模拟整个食物样本的消化过程，通过独立的控制单元进行操作。微型消化池实现了相对高空间分辨率的3D MRI成像（体素大小：0.34毫米），能够观察面包样本在口腔、胃和肠道阶段的消化过程。该研究提供了一种无创的方法来监测固体食物的消化过程。

作者贡献声明

邓若轩：撰写 – 审稿与编辑，撰写原始稿件，数据可视化，项目管理，方法论设计，实验设计，资金获取，数据分析，概念构思。史蒂文·勒丰图恩：撰写 – 审稿与编辑，数据可视化，实验监督，方法论设计，资金获取，概念构思。伊夫·迪亚斯科恩：数据可视化，软件开发，方法论设计，实验设计，数据分析，概念构思。吉兰·科勒韦：撰写 – 审稿与编辑，数据可视化，软件开发。

利益冲突声明

作者声明没有利益冲突。

致谢

本研究得到了欧盟“地平线2020”研究与创新计划（Marie Sk?odowska-Curie资助协议编号899546）以及法国布列塔尼地区的支持。部分工作使用了PRISM核心设施（Biogenouest、雷恩大学、昂热大学、INRAE、CNRS）。我们感谢Laurent Blondel（UR OPAALE, INRAE）在设备制造方面的宝贵贡献，以及Ilona Delanoue和Martine Morzel在化学分析方面的实验室工作。