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快速摘要

常吃超加工食品，血液裡看得出差異嗎？英國研究分析 6,010 名成人的空腹血液，發現吃得多的人有一組脂肪酸與脂蛋白特徵。攝取量最高組和最低組相比，心血管疾病風險約高 23%，第二型糖尿病約高 18%。這組特徵來自研究分析，一般健檢抽血無法判斷個人吃了多少。

　

在研究裡，常吃超加工食品的人，血液確實和吃得少的人不一樣。2026 年刊登在《BMC Medicine》的英國研究分析 6,010 名成人，發現超加工食品吃得較多的人，血液中部分脂肪酸與脂蛋白的組合，和吃得較少的人不同。攝取量最高的一組和最低的一組相比，日後心血管疾病風險約高 23%，第二型糖尿病約高 18%。一般健檢抽血無法看出一個人平常吃了多少超加工食品，這項研究也沒有建立可用於個人的檢驗。

　

論文在 2026 年 7 月 21 日線上首刊，10 月 1 日推出正式版。倫敦大學學院（UCL）在 11 月 4 日發布研究消息。研究團隊想知道，飲食問卷顯示某一類食物吃得較多時，血液裡是否也有成組的線索，以及這些線索和多年後的健康結果有什麼關係。如果找得到這樣的線索，就比較能說明「吃什麼」和「後來生什麼病」之間，身體裡可能發生了哪些變化。

UCL 研究消息

研究先問平常怎麼吃，再從空腹血液找出一組線索

研究使用英國 Whitehall II 世代的資料。納入分析的 6,010 人，在研究起點時沒有心血管疾病，也沒有第二型糖尿病。團隊合併兩次飲食問卷的結果，依照 NOVA 分類判斷每種食物的加工程度。接著用食物重量占每日總攝取重量的比例，估算參與者平常吃多少超加工食品和低度加工食品。這種算法以重量為準，所以飲料也會計入，即使它提供的熱量很少。

　

接著，團隊用核磁共振分析空腹血漿中的 233 項代謝指標。其中 34 項和超加工食品攝取有關，團隊把它們加權組成一個分數。和低度加工食品有關的指標則有 50 項。這兩組分數就是論文所說的「代謝特徵」。它的做法是把多筆檢驗結果放在一起看，單看一個膽固醇數字無法代表整組結果。這組分數是研究團隊為了比較群體而建立的。

《BMC Medicine》原始研究

吃最多的一組，心血管疾病風險高約 23%、糖尿病高約 18%

在超加工食品相關的特徵中，研究觀察到部分和發炎或動脈粥樣硬化有關的指標偏高。Omega-3 脂肪酸和高密度脂蛋白相關的指標，則和超加工食品攝取呈反向關聯。團隊長期追蹤這群人，心血管疾病的追蹤中位數為 20 年，第二型糖尿病為 18 年。

　

研究依超加工食品攝取量把參與者分成三組。在進一步納入飲食品質指標的模型中，攝取量最高的一組和最低的一組相比，心血管疾病的發生風險約高 23%，第二型糖尿病約高 18%。這兩個數字比較的是「吃多吃少」，不是「血液分數高低」，依血液代謝分數分組是另一套分析。這兩個數字也是整群人之間的相對差距，不能拿 23% 估算自己多吃幾包零食會增加多少罹病機會。

　

觀察性研究中，超加工食品攝取量最高組與最低組的相對風險比較。資料來源：BMC Medicine（2026），表 2、表 3。

血液線索約可對應一半關聯，這是模型估計

團隊也用統計模型估算血液線索的角色。超加工食品攝取和心血管疾病之間的關聯，約有 51% 可以用這組代謝特徵解釋。和第二型糖尿病之間的關聯，約有 43% 可以用這組特徵解釋。這是在這批資料和這套模型下，對關聯所做的拆解，不是指把血液數字調回來，風險就少一半。

　

這項研究也有幾個條件。參與者來自英國特定世代，飲食由本人回報，問卷沒有每項商品的配方，血液也只在其中一個階段採樣。研究屬於觀察性分析，所以無法確定疾病是加工本身、特定添加物，還是其他生活習慣造成的。

健檢報告看不出吃了多少，先回頭看一週的餐桌

健檢報告看得到血脂，看不到你這週買了幾包點心。下班趕著回家，順手買一瓶飲料和一包點心，很少有人記得自己這週買了幾次。想了解平常怎麼吃，可以先記錄幾天最常買的飲料、點心和即食餐，再看成分、份量和出現的次數。

　

食物裝在袋子裡，也可能只是冷凍或經過簡單處理，例如無調味的冷凍蔬菜。包裝能提供成分資訊，加工程度的分類則要看產品實際的配方。先從最常出現的一樣開始調整，例如把平日常喝的含糖飲改成無糖茶。這樣做比盯著健檢報告上的某一個數字，更能掌握自己平常吃了什麼。

想了解自己平常怎麼吃，可以先記幾天最常買的飲料、點心和即食餐，再看成分、份量與出現頻率。潮健康整理。

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