जब मैं लोगों को एक जीवित (एक खाद्य वैज्ञानिक) के लिए क्या करता हूं, इसके बारे में बताता हूं, तो मुझे हमेशा वही प्रतिक्रिया मिलती है। आँखों का एक रोल और आलोचना कि खाद्य विज्ञान के साथ समस्या यह है कि यह हमेशा मुझे बता रहा है कि रेड वाइन अच्छा है, फिर यह बुरा है, फिर यह अच्छा है, सप्ताह के दिन पर निर्भर करता है। सच्चाई यह है कि पोषण महामारी विज्ञान के क्षेत्र, बड़ी आबादी के अध्ययन और उनके द्वारा खाए जाने वाले भोजन उनके स्वास्थ्य को कैसे प्रभावित करते हैं, कुछ समय के लिए बहुत खराब पीआर के साथ संघर्ष किया है।
यह बुरा पीआर इस तथ्य से उपजा है कि ये अध्ययन आमतौर पर इस बात पर निर्भर करते हैं कि लोग हमें क्या खाते हैं और न कि वे वास्तव में क्या खाते हैं। यह आहार के कुछ पहलुओं के लिए अच्छी तरह से काम कर सकता है - आहार पैटर्न, उदाहरण के लिए - लेकिन अन्य नहीं, विशेष रूप से व्यक्तिगत खाद्य पदार्थ या खाद्य घटक।
दो मुख्य समस्याएं हैं: पहला, लोग हमेशा सही तरीके से रिपोर्ट नहीं करते हैं कि वे क्या खाते हैं और आम तौर पर जो स्वस्थ माना जाता है, उससे अधिक खाने का दावा करते हैं और अस्वस्थ माना जाता है। यह हमारे द्वारा देखे गए सहसंबंध को प्रभावित करता है और कभी-कभी परिणाम भी उलट देता है।
उदाहरण के लिए, स्व-रिपोर्ट की गई चीनी का सेवन कम बॉडी मास इंडेक्स (बीएमआई) के साथ जुड़ा हुआ है, जबकि हमने पहले दिखाया है कि वास्तविक चीनी का सेवन आश्चर्यजनक रूप से होता है एक उच्च बीएमआई के साथ जुड़ा हुआ है। इस समस्या को अच्छी तरह से जाना जाता है और दशकों से पोषण विशेषज्ञों के बीच चर्चा की गई है। इसे संबोधित करने के लिए कुछ परिष्कृत तरीके हैं, लेकिन उनका उपयोग करना हमेशा संभव नहीं होता है।
दूसरे को संबोधित करना अधिक कठिन है, लेकिन व्यक्तिगत यौगिकों, जैसे कि विटामिन, खनिज या कैफीन जैसे कैफीन या फ़्लेवनॉल्स - भोजन का मानकीकरण करते समय जांच करने पर इसका अधिक प्रभाव पड़ता है। खाद्य संरचना में परिवर्तनशीलता बहुत बड़ी है, यहां तक कि एक ही पौधे से काटे गए खाद्य पदार्थों में भी।
1960 के दशक में, शोधकर्ताओं ने एक ही पेड़ पर सेब की संरचना का विश्लेषण किया और दो गुना से अधिक अंतर पाया गया इन सेब की संरचना में। इसके अलावा, भंडारण के दौरान संरचना में परिवर्तन होता है और निश्चित रूप से, तैयारी। हालांकि, पोषण अनुसंधान में, हमें अक्सर प्रकाशित खाद्य संरचना के आंकड़ों पर निर्भर रहना पड़ता है और एकल मूल्य का उपयोग करना पड़ता है। उदाहरण के लिए, प्रत्येक सेब के लिए, हम मानते हैं कि इसमें 9 मिलीग्राम विटामिन सी होता है, जब वास्तव में, यह बहुत अलग हो सकता है।
इसका क्या मतलब है? इसका मतलब है कि आहार डेटा और भोजन संरचना डेटा के आधार पर एक यौगिक के वास्तविक सेवन का अनुमान लगाना असंभव है। एक कप चाय में 1mg और 600mg कुल flavanols होते हैं। फिर भी अधिकांश विश्लेषणों में, इसे प्रति कप 125mg पर मानकीकृत किया जाएगा। इसके बहुत बड़े परिणाम हैं, क्योंकि फ़्लेवनॉल्स का अनुमानित सेवन अब वास्तविक सेवन पर निर्भर नहीं करता है, बल्कि बस कुछ खाद्य पदार्थों का सेवन है। अब तक किए गए अधिकांश अध्ययनों में यह कमजोरी है।
लगभग दस साल
इस समस्या को संबोधित करने का सबसे अच्छा तरीका शरीर द्वारा उठाए गए उपाय को मापना है, तथाकथित बायोमार्कर का उपयोग करना। हम यह मूत्र में उदाहरण के लिए कर सकते हैं, लेकिन रक्त और बालों में भी। यह विधि हमें बताती है कि किसी व्यक्ति ने क्या खाया है और खाद्य संरचना डेटा पर निर्भर नहीं करता है या वह व्यक्ति जो हमें बताता है कि उन्होंने क्या खाया था। लेकिन यह दृष्टिकोण महंगा है और इसके लिए बहुत अधिक तैयारी की आवश्यकता है, यही कारण है कि अब तक कई बड़े पैमाने पर अध्ययन नहीं हुए हैं।
हमने इस दृष्टिकोण का उपयोग फ्लेवनॉल्स और रक्तचाप के बीच सहयोग की जांच करने का निर्णय लिया। फ्लेवनॉल्स खाद्य पदार्थों की एक विस्तृत श्रृंखला में पाए जाते हैं, जैसे कि चाय, सेब, शराब और कोको। कई छोटे अध्ययनों ने रक्तचाप पर लाभकारी प्रभाव दिखाया है और वर्तमान में हृदय रोग के जोखिम पर उनके प्रभाव की जांच की जा रही है एक बड़े परीक्षण में। हालांकि, सामान्य आहार के हिस्से के रूप में सेवन करने पर आम जनता में उनके प्रभाव का कोई विश्वसनीय डेटा नहीं है।
हमने फ्लेवेनॉल्स और रक्तचाप के बीच की कड़ी की जांच की। Seasontime / Shutterstock
इस तरह की परियोजना के लिए बहुत सारी योजना और तैयारी की आवश्यकता थी, और इसे शुरू से अंत तक लगभग दस साल लग गए। हमें पहले सबसे उपयुक्त बायोमार्कर की पहचान करनी थी और उसके बाद विश्लेषणात्मक तरीकों को विकसित करना था। कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, डेविस के साथ-साथ खाद्य निर्माता मार्स इंक के हमारे सहयोगियों ने मनुष्यों में फ्लेवनॉल्स के चयापचय में जमीनी स्तर पर अनुसंधान किया और इन चयापचयों को संश्लेषित करने के लिए विकसित तरीके विकसित किए ताकि हम सबसे होनहार बायोमार्कर की पहचान कर सकें और स्थापित कर सकें कि वे एक सेवन का सही अनुमान। उसी समय, हमारे सहयोगियों से ईपीआईसी नॉरफ़ॉक और MRC महामारी विज्ञान इकाई, साथ ही LGC Fordham प्रयोगशाला से, 25,000 से अधिक मूत्र नमूनों को संसाधित करने के लिए आधारभूत संरचना की स्थापना की।
का परिणाम अध्ययन रोमांचक थे: पहली बार, हम दिखा सकते थे कि उच्च और निम्न-फ़्लेवनोल सेवन वाले लोगों के बीच 1-3 मिमीएचजी के रक्तचाप में सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण, सार्थक अंतर था। यह अंतर नमक के सेवन को कम करने या भूमध्य आहार को अपनाने के प्रभाव के समान है।
एक बहुत अधिक महत्वपूर्ण खोज थी, हालांकि। जब पारंपरिक तरीके का उपयोग करके अनुमानित आंकड़ों के साथ उद्देश्यपूर्ण रूप से मापा फ्लेवानोल सेवन की तुलना करते हैं, तो हमने केवल एक बहुत ही कमजोर सहसंबंध पाया। इससे पता चलता है कि खाद्य संरचना डेटाबेस के साथ स्व-रिपोर्ट किए गए डेटा के संयोजन से फ्लैवोनोल सेवन का एक विश्वसनीय अनुमान प्रदान करने की संभावना नहीं है - और संभवतः भोजन संरचना में उच्च परिवर्तनशीलता के साथ कई अन्य यौगिकों का सच है।
लेखक के बारे में
गुंटर कुह्नल, पोषण और खाद्य विज्ञान के प्रोफेसर, यूनिवर्सिटी ऑफ रीडिंग
इस लेख से पुन: प्रकाशित किया गया है वार्तालाप क्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस के तहत। को पढ़िए मूल लेख.
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