人工甜味剂真的会破坏食欲、导致暴饮暴食吗？或者它们能在不增加摄入量的情况下抑制对甜食的渴望吗？一项新的对照研究对这个长期存在的争论进行了验证。研究：甜味剂和甜味增强剂对人类餐后食欲感觉、适口性和随意能量摄入的急性和长期影响：一项SWEET亚研究。图片来源：Josep Suria/Shutterstock.com《营养》杂志上的一项新研究调查了甜味剂和甜味增强剂（SEs）是否会影响食欲调节，测试了甜味受体激活等被提出的机制。甜味剂对代谢和食欲的影响无热量甜味剂（NCS）和低热量甜味剂（LCS）是共同构成甜味剂和增甜剂（S&SEs）的食品添加剂。NCS提供强烈的甜味，能量贡献可以忽略不计，而LCS提供的甜味能量密度（7.7千焦/克）比蔗糖（16.8千焦/克）低得多。这两种甜味剂在没有相应的血糖或热量负荷的情况下增强了适口性；然而，它们对食欲调节和能量代谢的影响尚不清楚。关于甜味剂，有相互矛盾的机构建议。世界卫生组织有条件地建议不要将NCS用于体重管理，理由是没有足够的证据表明长期肥胖减少和潜在的非传染性疾病风险。2020年专家小组的共识得出了相反的结论，发现对体重或血糖调节没有不利影响。这种差异很大程度上源于证据权重的不同，世卫组织优先考虑观察数据，而专家小组更倾向于随机对照试验。S&；SEs可能损害食欲调节的几种机制已被提出，包括甜味受体的激活、肠道微生物群的破坏和不耦合的头期反应。先前的研究表明，一些NCS可能到达血脑屏障（BBB），并且已经假设这可能有助于海马的影响；然而，支持证据主要来自动物和体外模型，人类随机对照试验数据仍然很少，而且在很大程度上是不确定的。评估在体重管理阶段对Ace-K/Cyc的急性食欲反应目前的子研究是在丹麦哥本哈根大学营养、运动和体育系进行的，作为欧洲地平线2020 SWEET项目的一部分。研究了乙酰磺胺钾/甜蜜素（Ace-K/Cyc）混合物在基线、2个月的减肥（WL）期和4个月的减肥维持（WLM）期后对食欲感觉和相对于水的能量摄入的急性影响，并评估了可食性作为潜在的混杂因素。参与者年龄在18到60岁之间，身体质量指数（BMI）高于25.0 kg/m2，并且习惯性消费含糖产品。然而，排除标准包括可能影响结果的慢性疾病或药物。主要研究包括在第0、2、6和12个月的4个临床调查日（cid）。在WL期间，参与者遵循剑桥体重计划中的低能量饮食（3347和4186千焦/天），目标是减少5%以上的体重。wl后，参与者遵循健康饮食，并随机分配到食用（含硒组）或避免（含糖组）含硒食品和饮料。
该子研究在为期三天的测试中招募了30名参与者，与cid 1、2和3一致。每天，在标准化早餐后评估急性反应，然后饮用Ace-K/Cyc或水。在每个6小时的测试日之前，参与者禁食至少10小时，在此期间不锻炼，不喝咖啡，也不吸烟。卧床休息15分钟后，获得禁食测量，包括体重、食欲感觉和血液样本。使用100 mm电子视觉模拟秤（eVAS）测量食欲感觉和适口性，每天10次。SEs对食欲或饮食补偿没有临床相关的影响在30名招募的参与者中，分别有26、22和16名完成了第1天（第0个月）、2天（第2个月）和3天（第6个月）的测试。磨损归因于学习负担、通风罩内不适和个人原因。基线特征在S&；SEs组和糖组之间，以及完成组和辍学组之间具有可比性。各组之间的禁食食欲评分基本上是相似的，除了在测试第一天，S&；SEs组的饥饿感较低，这是一个孤立的发现，在随后的测试中没有持续存在，也没有转化为健康的任何差异，表明没有持续的禁食食欲影响。在任何时间窗口或测试日，包括味觉调整后，饱腹感和饱腹感均未显示出显著的相互作用、膳食效应或净auc差异。在整个测试日中，饥饿感的时间-膳食相互作用显著，但没有三向相互作用。事后分析显示，在饮料后130分钟和160分钟，S&；SEs组的饥饿感明显低于糖组。然而，当味觉作为协变量被包括在内时，这些差异减弱了，并且在任何时间段或整个测试天内，组间的净taoc饥饿没有差异。两组对标准化早餐的评价是一样的。对于测试饮料，Ace-K/Cyc饮料在所有测试日中一直被评为味道较差，在第0个月时视觉吸引力较差，反映了相对于非甜味水控制的适口性差异。至关重要的是，尽管标准普尔的饮料味道评级较低，但参与者并没有通过吃更多来弥补；在整个干预过程中，自由采食量保持相等，这表明在这个受控的实验环境中没有补偿性喂养。结论与水相比，Ace-K/Cyc始终降低了人们对甜食的渴望，无论是在减肥和维持体重的过程中，还是在考虑了口味差异之后，这都表明，这种影响不仅限于口感。虽然Ace-K/Cyc也会影响预期消费，但这种影响在一定程度上可以用适口性差异来解释，并且在不同的时间点和分析中表现出一些差异，表明这是一种混合的、依赖于情境的模式。重要的是，自由能量摄入与水相当，表明对能量平衡没有不利影响。然而，这项研究并没有为食欲相关的结果提供支持，并且论文中样本量的计算表明，需要更大的队列来检测这些终点的差异，并具有足够的统计能力。因此，这些发现应谨慎解读。在未来，需要更大规模的试验来验证这些发现。
