《Nutrition Research》：A higher paternal ultra-processed food consumption is directly associated with parameters of neonatal anthropometry
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本研究旨在调查父亲超加工食品(Ultra?processed foods, UPF)摄入对新生儿人体测量学指标及体脂率的影响。研究人员假设父亲较高的UPF摄入可能影响新生儿的人体测量学特征及体脂。该研究是一项嵌套于针对超重孕妇的随机对照试验中的前瞻性队列研究，
本研究旨在调查父亲超加工食品(Ultra?processed foods, UPF)摄入对新生儿人体测量学指标及体脂率的影响。研究人员假设父亲较高的UPF摄入可能影响新生儿的人体测量学特征及体脂。该研究是一项嵌套于针对超重孕妇的随机对照试验中的前瞻性队列研究，在巴西里贝朗普雷图市的基础医疗体系中进行。UPF摄入量通过两次24小时膳食回顾(24?hour dietary recalls, 24hDRs)结合NOVA分类法进行评估。出生体重及身长数据取自医疗记录，新生儿人体测量学评估在首次儿科就诊时进行。新生儿体脂率通过人体测量学预测模型估算。采用调整的多重线性回归模型分析父亲饮食中UPF供能比(E%)对新生儿人体测量学指标及体脂的影响，调整变量通过有向无环图(Directed Acyclic Graphics, DAG)确定。最终纳入对照组43对父亲、孕妇及新生儿 triad。父亲饮食中UPF的平均±标准差(SD)为30±15%。父亲UPF供能比与出生体重[β=12.81 (95% CI 2.55; 23.10) p=.02]、出生体质指数(Ponderal index)[β=0.051 (95% CI 0.004; 0.098) p=.04]、以及髂上嵴皮褶厚度[β=0.02 (95% CI 0.02; 0.04) p=.03]和大腿皮褶厚度[β=0.03 (95% CI 0.01; 0.06) p=.02]呈正相关。然而，未发现其与新生儿体脂率存在关联。数据表明，父亲饮食中的UPF供能比与新生儿人体测量学的部分参数相关，但与新生儿体脂率无关，未来需进一步研究证实该假说。
本研究聚焦于父系生活方式对子代健康的影响，这一领域被称为父系起源健康与疾病(Paternal Origins of Health and Disease, POHaD)。尽管母体营养状况对胎儿生长的直接影响已得到广泛证实，但父亲孕前健康状况通过表观遗传机制（特别是DNA甲基化）介导的跨代遗传效应正逐渐成为研究热点。胰岛素样生长因子II(Insulin?like growth factor II, IGF?II)作为一种父系等位基因特异性表达的基因，在胎儿生长中起关键作用。既往动物研究表明，父亲饮食可影响后代代谢健康，但在人类研究中，关于父亲超加工食品(Ultra?processed foods, UPF)摄入与新生儿健康结局的直接证据尚属空白。UPF依据NOVA分类定义，指经过显著工业加工、常含大量添加剂的食品（如含糖饮料、饼干、香肠等）。鉴于此，研究人员开展了一项嵌套于随机对照试验中的前瞻性队列研究，旨在探讨父亲产前UPF摄入（作为孕前期的替代指标）与新生儿人体测量学及体脂指标的关联。该研究由Mariana R. Carvalho、Daniela E.G.A. Miranda、Naiara F. Baroni等研究人员完成，成果发表于《Nutrition Research》。
研究人员采用了多项关键技术方法。首先，研究设计为前瞻性队列研究，样本来源于巴西里贝朗普雷图市一项针对超重孕妇（BMI 25?29.9?kg/m2）的临床干预试验的对照组。其次，膳食评估采用两次24小时膳食回顾法（24hDRs），结合NOVA分类系统量化UPF摄入，并利用欧洲癌症与营养前瞻性调查（EPIC）开发的多元源法（Multiple Source Method）计算UPF的日均能量贡献百分比（E%）。再次，新生儿人体测量学指标（体重、身长、围度、皮褶厚度）由经过培训的研究人员使用标准化技术采集。新生儿体脂量（Fat Mass, FM）则依据van Beijsterveldt提出的 anthropometric 预测模型估算。最后，统计学分析采用调整的多重线性回归模型，并利用有向无环图（DAG）筛选调整变量以控制混杂偏倚。
1. 引言（INTRODUCTION）
背景部分阐述了新生儿体脂作为宫内生长及代谢编程标志物的重要性。文章引入了POHaD和DOHaD（健康与疾病的发育起源）的理论框架，指出父亲的孕前生活方式可通过表观遗传改变（如IGF?II基因的甲基化）影响子代。特别引用了TIEGER研究，该研究显示男性摄入不健康食品（如薯片、披萨）与精子中IGF?II位点DNA甲基化相关。然而，当时缺乏关于父亲UPF摄入与人类新生儿结局关系的研究，这构成了本研究的立论基础。
2. 方法（METHODS）
2.1 研究设计与参与者
研究为嵌套在随机对照试验中的前瞻性队列，纳入巴西里贝朗普雷图市7个卫生单位的孕妇及其配偶。母亲入组标准为孕周≤15周+6天的超重女性，父亲入组标准为年龄≥18岁。研究遵循赫尔辛基宣言并获得伦理委员会批准（协议号96680318.5.0000.5414）。
2.2 样本量
采用便利抽样策略，最终纳入对照组43对 triad。样本的人口学特征与巴西成年男性总体相似。
2.3 父母变量
通过结构化问卷收集社会人口学及生活方式变量，包括年龄、教育程度、巴西经济分类标准（A?E级）、体力活动（每周分钟数）、吸烟及饮酒情况。
2.4 研究结局
出生数据（出生体重、身长、头围、分娩方式等）通过Hygia Web?和Sisprenatal Web?健康信息系统获取。新生儿体质指数（PI）计算公式为：出生体重(g)×100/(出生身长(cm))3。
2.5 新生儿人体测量学与身体成分
评估在首次儿科就诊或足跟采血日进行，主要由四名营养师执行。皮褶厚度测量采用Harpenden?卡尺，取双头肌、三头肌、髂上嵴、肩胛下角及大腿五个部位。新生儿体脂量（FM）依据van Beijsterveldt模型计算：FM (kg)=0.576+0.118×性别+0.010×总皮褶(mm)+0.474×体重(kg)-0.040×身长(cm)。
2.6 NOVA食品分类
食物摄入通过两次非连续的24hDRs评估，使用七步多重传递法。NOVA分类将食品按加工程度分级，UPF定义为显著工业加工食品。
2.7 统计分析
分类变量以频率(%)表示，连续变量以均数±标准差(SD)或中位数(P25; P75)表示。采用DAG确定调整变量。调整后的多重线性回归模型用于检验父亲UPF E%与新生儿结局的关联，显著性水平设定为p<.05。
3. 结果（RESULTS）
研究对象共43对 triad，父亲中位年龄为30岁，39.5%的父亲超重。家庭社会经济地位主要为C级（60.5%）。父亲和母亲饮食中UPF的平均E%分别为30%(±15)和26%(±9)，主要来源分别为香肠/含糖饮料和汉堡/即食餐。父亲与母亲的UPF摄入无统计学显著相关性（Pearson r=-0.24, p=0.11）。
新生儿数据中，51.2%为男性。调整后的线性回归模型显示，父亲UPF E%与出生体重[β=12.81 (95% CI 2.55; 23.10) p=.02]、出生体质指数[β=0.051 (95% CI 0.004; 0.098) p=.04]、髂上嵴皮褶厚度[β=0.02 (95% CI 0.02; 0.04) p=.03]及大腿皮褶厚度[β=0.03 (95% CI 0.01; 0.06) p=.02]呈正相关。然而，未发现其与新生儿体脂量的关联。相比之下，母亲早期妊娠（≤16周）UPF E%与出生体重、身长、头围及体质指数呈负相关。
4. 讨论（DISCUSSION）
讨论部分首先指出，研究证实了父亲UPF摄入与新生儿人体测量学参数（体重、体质指数、特定皮褶厚度）的正相关，但未证实其对预测体脂率的影响。这与母亲UPF摄入对早期妊娠结局的负向影响形成鲜明对比，提示父母双方生活方式对胎儿发育存在不同的作用路径：母体主要通过子宫内环境直接影响，而父系可能通过表观遗传途径（如影响精子质量及IGF?II甲基化）介导。UPF的低营养密度和高致炎潜力可能是潜在机制，因其可增加活性氧（ROS）产生，影响精子质量。
研究局限性包括：因COVID?19大流行导致数据采集中断7个月，造成样本量较小；父亲参与度低；使用孕期膳食作为孕前暴露的替代指标可能存在偏差；以及使用间接人体测量模型而非PEA POD?金标准测量体脂。此外，样本主要来自超重孕妇群体，限制了结果的普遍性。
5. 结论（CONCLUSION）
研究得出结论：父亲饮食中UPF供能比与出生体重、出生体质指数以及髂上嵴和大腿皮褶厚度呈正相关，但与通过预测模型估算的新生儿体脂率无关。数据提示需进一步在不同BMI类别的孕妇伴侣中验证该假设，并深入探究父母饮食的交互作用及其对子代健康的长期影响。
