综述：碳同位素比值作为添加糖摄入的生物标志物：限制有效应用的基本局限性

《The Journal of Nutrition》：Carbon isotope ratios as biomarkers for added sugar intake: fundamental limitations that constrain valid application

碳同位素比值（CIR；δ13C）分析被提议作为来自C4来源的添加糖摄入的生物标志物，但其特异性有限。CIR生物标志物测量的是总C4膳食碳，将添加糖与玉米饲肉制品和整粒玉米制品等其他C4食物混为一谈。这种缺乏特异性的情况在不同人群和食品系统中存在差异。此外，膳食碳的代谢重分布意味着组织中的δ13C信号反映的是来源和过程的复杂混合物，而不仅仅是糖的摄入。试图校正混杂因素的努力依赖于自我报告的膳食数据，这破坏了CIR生物标志物旨在提供的客观性。即使在理想条件下，CIR的有效性也不足以满足大多数营养学研究，特别是在评估因果关系或有意义效应时。公共卫生焦点从“添加糖”转向包括果汁和蜂蜜等C3来源在内的“游离糖”，进一步限制了CIR的效用。虽然CIR在区分膳食蛋白质来源（例如海洋与陆地）方面已被证明是有用的，但其应用于添加糖面临着持续的挑战。资源可能会更好地用于改进膳食评估工具或开发更特异的代谢组学标志物，承认所有当前方法都存在局限性。

引言

膳食评估中自我报告方法的缺陷促使研究者寻找客观的生物标志物，特别是针对添加糖等具有社会期望偏差的食物。碳同位素比值（CIR）分析利用C3与C4植物的光合作用途径差异，通过同位素比率质谱法（IRMS）测量生物标本中¹³C与¹²C的相对丰度。由于玉米和高粱糖浆（HFCS）在工业化饮食中占主导地位，而大多数其他成分源自C3植物，因此这种约15‰的差异被认为足以提供稳健信号。尽管近期系统评价指出δ¹³C-丙氨酸是最有前景的CIR生物标志物，但其根本前提存在局限性，即它测量的是总C4膳食碳暴露，而非特指添加糖。

特异性问题：其他C4来源的混杂

地理差异导致糖源构成不同，美国糖供应中约55%为C4来源（甘蔗、HFCS），45%为C3甜菜糖，且这一比例随时间推移而变化。这意味着CIR生物标志物系统性地遗漏了大量添加糖摄入。整粒玉米消费在拉丁美洲和撒哈拉以南非洲等地区是主食，造成了无法克服的混杂。现代集约化畜牧养殖大量使用玉米基饲料，导致肉类、乳制品和鸡蛋携带强烈的C4同位素特征，且这种贡献与动物产品的消费量及饲养方式（谷物喂养与牧场饲养）密切相关。此外，现代食品加工中广泛存在的玉米衍生成分（如玉米油、麦芽糊精、葡萄糖）也贡献了C4碳，使得CIR生物标志物的解读变得极为复杂。

游离糖与公共卫生相关性

世界卫生组织（WHO）定义的“游离糖”不仅包括添加糖，还包括蜂蜜、糖浆和果汁中天然存在的糖。由于蜂蜜和常见果汁（苹果、橙汁）通常源自C3植物，CIR生物标志物无法检测这部分摄入。在鼓励用果汁或蜂蜜替代添加糖的人群中，CIR会系统性低估游离糖摄入量，从而导致关于依从性或健康关联的错误结论。

代谢重分布

膳食碳进入代谢后，碳原子的来源追踪面临根本性挑战。葡萄糖通过糖酵解形成丙酮酸，进而进入三羧酸（TCA）循环，在此过程中，来自碳水化合物、脂肪酸和氨基酸的碳被彻底混合。以血浆丙氨酸为例，其合成虽源于丙酮酸，但丙酮酸池接收来自膳食碳水化合物糖酵解、糖原分解以及生糖氨基酸和甘油的糖异生等多重来源。个体间代谢表型（如胰岛素抵抗、运动习惯、营养状态）的差异会影响碳的流向和同位素分馏，导致即使摄入相同量的HFCS，个体间的丙氨酸同位素值也可能存在显著差异。呼吸CO₂、红细胞蛋白、头发和指甲角蛋白等长周期整合样本虽然能减少日常饮食波动的影响，但也引入了时间不匹配和无法捕捉短期变化的局限。

校正的不可能性

针对特异性问题的常规应对是统计校正，但这面临严重的方法学问题。校正需要准确的混杂变量测量，而这些变量正是通过自我报告获得的，这与寻求客观测量的初衷相悖。用错误测量的混杂因素进行校正会产生不可预测的偏倚。随着识别出的混杂因素越来越多（如玉米油、各种添加剂、代谢表型指标），所需校正的协变量列表不断拉长。信息论表明，如果一个生物标志物在给定测量协变量的条件下与真实摄入量是条件独立的，那么它除了协变量已包含的信息外不提供额外价值。更深层的逻辑循环在于，验证CIR生物标志物是否特异于添加糖，本身就需要已经拥有对所有混杂C4来源的准确测量。

不同研究应用的有效性要求

对于人群监测，CIR因时间不稳定性和需要广泛的辅助信息而表现不佳。对于病因学研究，代谢表型（如胰岛素抵抗）与疾病风险的共线性，以及中等程度的验证相关系数（R²通常在0.36-0.91之间波动），导致观察到的关联被显著衰减，难以检测中等效应量。对于饮食干预试验，虽然随机化消除了个体间混杂，但可靠性、反应性以及不同生物样本（血浆葡萄糖、丙氨酸、红细胞、毛发）反映的时间窗匹配度成为关键挑战。

观察性相关性的替代解释

验证研究中CIR生物标志物与自我报告添加糖摄入之间的中等相关性，可能并非源于有效的特异性测量，而是由以下机制驱动：饮食模式一致性（摄入高糖者往往摄入更多加工食品）、社会经济结构（低社会经济地位与高C4加工食品摄入及低优质C3食品获取相关）以及代谢混杂（影响食欲的胰岛素抵抗同时也改变肝糖异生和氨基酸代谢）。这些机制预测了相关性在特定人群中的差异，但目前缺乏直接的实证证据来区分真正的生物标志物有效性与其替代机制。

CIR添加糖生物标志物可能提供价值的场景

尽管存在诸多限制，在特定情况下CIR仍具潜力：在干预研究的个体内变化分析中，若其他C4来源保持稳定，CIR可捕捉添加糖的改变；在自我报告极其困难的群体（如幼儿、认知障碍老人）中，即便是不完美的生物标志物也可能提供增量价值；在与自我报告结合用于测量误差校正框架（如回归校准）中，利用两者不同的误差结构提高估计准确性；以及在盲法至关重要的试验中作为客观结局指标。

与成功同位素应用的比较

碳氮同位素在区分海洋与陆地蛋白质摄入、动物与植物蛋白质摄入方面取得了成功，因为这些目标的同位素信号与营养类别高度匹配。相比之下，CIR用于添加糖受限于δ¹³C区分的是C3与C4植物而非糖的类型，且碳水化合物基生物标志物比蛋白质基更不稳定，加之公共卫生定义从“添加糖”演变为“游离糖”，进一步削弱了同位素信号与目标暴露之间的对齐。

资源分配与替代方法

CIR生物标志物（每样本50-100美元）相较于自我报告（每样本10-30美元）成本高昂，且为了校正还需收集昂贵的膳食数据，导致成本效益低下。改进的基于图像的饮食评估（智能手机摄影配合AI识别）、零售购买数据（忠诚度计划、信用卡）以及旨在测量糖代谢生化足迹的代谢组学标志物，均提供了比CIR更具理论潜力和成本效益的替代路径。尽管代谢组学标志物（如血清/尿果糖、蔗糖、甘露糖）同样面临无法区分添加与天然来源及快速清除的挑战，但其直接关联糖代谢的路径比基于植物光合途径的CIR更具发展前景。

生物标志物开发的经验教训

CIR的经验强调了未来生物标志物开发需遵循的原则：仅凭与自我报告的中等相关性不足以证明有效性；必须实证识别所有饮食和代谢贡献者；特异性必须在每个目标人群中验证；且必须进行成本效益分析以权衡资源投入与增量价值。

结语

CIR添加糖生物标志物面临的根本性局限在于其测量的是总C4膳食碳，且受到代谢重分布和人群特异性的制约。尽管δ¹³C-丙氨酸是目前最有前景的标志物，但对于大多数研究应用而言，其有效性不足。未来的努力应更倾向于代谢组学方法、改进的自我报告工具以及综合方法，以期为膳食评估提供清晰的路径。