碳水化合物食品血糖生成指數(shù)值體外、體內(nèi)預測方法的研究進展

王懷檳，彭星光，劉宏生，余穩(wěn)穩(wěn),*

（1.暨南大學食品科學與工程系，廣東 廣州 510632；2.華南理工大學食品科學與工程學院，廣東 廣州 510641）

碳水化合物不僅是食物中含量最高的成分，也是人類七大營養(yǎng)素之一。碳水化合物可提供的能量約為17 kJ/g，占每日總能量攝入的40%～75%[1]。食品中的碳水化合物，特別是以淀粉為代表的生糖類碳水化合物，經(jīng)人體消化系統(tǒng)消化后，最終以葡萄糖的形式進入血液，是人體最重要的能量來源，也是引起人體內(nèi)餐后血糖升高的最重要原因[2]。過去幾十年，隨著生產(chǎn)力的提高和人均可支配收入的增加，飲食中碳水化合物的消費量持續(xù)增加[3]。現(xiàn)代醫(yī)學研究證明，長期攝入高碳水化合物食物（如精米、面條、白面包等）所引起的持續(xù)性高餐后血糖濃度是引起肥胖、2型糖尿病和心血管等非傳染性慢性疾病的重要原因[4-6]。據(jù)統(tǒng)計，到2030年，全球?qū)⒂屑s5.78億糖尿病患者，占人口總數(shù)的10.2%[7]。我國糖尿病患者人數(shù)將達1.3億，居世界首位，其中成年人總糖尿病患病率為12.8%，每年約有83.4萬患者死于糖尿病引發(fā)的各類并發(fā)癥[7]。因此，針對糖尿病和肥胖病患者的防控任務刻不容緩[8]。

為更好地表征碳水化合物食品對人體內(nèi)餐后血糖濃度的影響，Jenkins等[9]首次提出了血糖生成指數(shù)（glycemic index，GI）的概念，即一種食品與同樣數(shù)量的參考食品（通常為白面包或葡萄糖）相比的血糖升高潛力。根據(jù)不同食品所引起餐后血糖水平的變化，其GI值的范圍為0～100，主要包含了低（GI≤55）、中（GI 56～69）和高（GI≥70）血糖生成指數(shù)食品3 個大類[10]。GI值是當前衡量和評價食品引起餐后血糖升高的最重要指標，與人體健康有顯著的相關性。與GI值相對應的還有血糖負荷（glycemic load，GL）值，GL＝食物GI×攝入該食物的實際可利用碳水化合物的含量/100[11-12]。GL同時將食品中的可利用碳水化合物總量考慮在內(nèi)[13]，往往被認為是一個更為可靠的指標。

低GI食品由于可較慢消化和吸收，使得人體內(nèi)餐后血糖與胰島素水平可平緩地升高，對胰島的刺激和負擔較小，不僅有助于控制食欲和延緩饑餓，利于控制人體質(zhì)量，更能夠改善糖尿病患者的葡萄糖和脂質(zhì)水平，可有效預防心血管疾病[14]、糖尿病[15-17]、肥胖[18]、膀胱癌[19]、血脂異常和癌癥[20]等常見非傳染性疾病。研究發(fā)現(xiàn)，低GI飲食可有效降低人體內(nèi)糖化血紅蛋白（HbA1c）與空腹血糖濃度、體質(zhì)量指數(shù)（body mass index，BMI）指數(shù)以及總膽固醇和低密度脂蛋白的含量[15]，而長期高GI飲食則會在血糖波動和神經(jīng)刺激的雙重作用下增加用餐次數(shù)，引起營養(yǎng)過剩，最終導致肥胖[21]。研究還發(fā)現(xiàn)，高GI飲食與心血管疾病和死亡風險增加有關[22]，且還會顯著增加癌癥的發(fā)生概率[23]。例如，與低GI飲食相比，高GI飲食對結(jié)直腸癌（可能還有膀胱癌和腎癌）有中度不利的影響，且更易引起胰腺癌、甲狀腺癌和子宮癌等[24-25]。因此，開發(fā)低GI值的碳水化合物食品已成行業(yè)內(nèi)外的共識，存在巨大的市場機遇與商業(yè)價值。

當前，各個國家/地區(qū)測試食品G I 值仍然是以基于國際標準組織（International Organization for Standardization，ISO）出臺的人體餐后血糖測試規(guī)范ISO 26642:2010為通用標準[10]。該標準規(guī)定：志愿者需要在15 min內(nèi)攝入25 g或50 g可利用碳水化合物的食品以及250～300 mL的水，并監(jiān)測其在2 h內(nèi)的體內(nèi)血糖濃度的變化，與食用等量標準碳水化合物（葡萄糖或白面包）的血糖濃度進行對比，通過計算血糖應答曲線下面積（area under the curve，AUC）的比值進而確定待測食品的GI值?；谠摌藴?，我國也于2019年出臺了推薦性標準（WS/T 652—2019《食物血糖生成指數(shù)測定方法》），其測試方法與ISO 26642:2010一致。體內(nèi)血糖測試雖是在真實的人體內(nèi)消化環(huán)境下測定食品GI值，但因其需要至少12 名志愿者進行平行實驗，不僅涉及到相應的倫理申請，且費用昂貴、效率不高，實驗結(jié)果受實驗個體的差異影響較大，不適合企業(yè)高通量低GI食品原料篩選以及低GI食品的研發(fā)與推廣等，極大地限制了其應用范圍。

為克服體內(nèi)血糖測試存在的一系列問題，研究者們又陸續(xù)開發(fā)了一系列動態(tài)、半動態(tài)和靜態(tài)的體外消化測試方法，通過體外模擬人體口腔咀嚼以及胃、小腸的消化與吸收過程，以期更快速、精準地預測食品GI值。到目前為止，國內(nèi)外預測食品GI值的體外方法較多，但不同方法預測GI值的有效性或精確度尚未經(jīng)過驗證，缺乏統(tǒng)一的執(zhí)行標準。本文將重點討論體內(nèi)、體外，特別是體外模擬消化測試在預測食品GI值方面的主要方法及其研究進展，主要從靜態(tài)體外消化模型、動態(tài)體外消化模型、數(shù)值型模型、動物模型以及人體內(nèi)模擬入手。對比分析各模型預測食品GI值的優(yōu)缺點，并比較其局限性，為低GI食品的研發(fā)和推廣提供具有參考意義的標準檢測方法，以期幫助企業(yè)高效、簡便地研發(fā)生產(chǎn)低GI值的碳水化合物食品，全面提升產(chǎn)品的營養(yǎng)健康水平，實現(xiàn)食品企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

1 靜態(tài)體外消化模型

1.1 Englyst模型

淀粉是日常主食（如燕麥、面包、土豆、面條、米飯等）中含量最高的食物成分，可提供人體所需總能量的40%以上（如精米飯中淀粉含量甚至可達90%[26]）。因此，基于食品中淀粉的消化特性而建立的各靜態(tài)體外消化模型及其在預測GI值方面的應用一直受到研究者們的重視，其操作步驟可簡要概括如下：1）通過剁碎或研磨待測食品樣品模擬口腔咀嚼過程；2）在旋渦混合器或磁性水浴鍋中通過加入磁力攪拌子進行持續(xù)性攪拌以模擬胃腸蠕動過程；3）通過添加一定濃度、體積的HCl和NaOH溶液來調(diào)節(jié)消化液的pH值，以模擬人體胃、腸道的消化環(huán)境；4）通過在不同消化步驟中添加一種或多種消化酶（通常為豬蛋白酶、豬胰酶、α-葡萄糖苷酶等）將待測食品最終消化成葡萄糖或麥芽糖，并通過分析葡萄糖濃度隨時間的變化來反映餐后血糖變化。

如圖1A所示，Englyst等[27]根據(jù)不同時間段內(nèi)食品中淀粉消化的程度，將其分為快消化淀粉（rapidly digestible starch，RDS）（可在0～20 min內(nèi)消化）、慢消化淀粉（slowly digestible starch，SDS）（可在20～120 min內(nèi)消化）以及抗性淀粉（resistant starch，RS）（120 min內(nèi)未消化）。其中，RDS的攝入能夠迅速提高餐后血糖水平，為人體活動提供必要的能量[28]。研究發(fā)現(xiàn)，RDS含量較高的食物可導致餐后血糖濃度快速升高，長期食用會誘發(fā)與飲食相關的代謝性慢性疾?。ㄈ?型糖尿?。29]，而SDS含量較高的食物由于消化較為平緩，餐后血糖濃度較為穩(wěn)定，更有利于健康[30]。與RDS和SDS相比，一般認為，食品中的RS難以甚至不會在人體上消化道消化。相反地，RS最終經(jīng)結(jié)腸中的微生物群發(fā)酵利用后釋放的短鏈脂肪酸等物質(zhì)還有利于調(diào)節(jié)腸道微生物群和預防代謝性疾病[31]。

圖1 靜態(tài)體外消化曲線與體內(nèi)餐后血糖濃度變化的關系（A）和消化反應動力學方程對消化曲線進行擬合后的線性關系（B）Fig.1 Relationship between in vitro digestion and postprandial blood glucose concentration (A) and overall fitting result of in vitro digestion using the logarithm of slope (LOS) (B)

研究發(fā)現(xiàn)，以淀粉為主的碳水化合物食品中的RDS及快速可利用葡萄糖（rapidly available glucose，RAG）的含量均與GI值呈極顯著的正相關關系（P＜0.001）[32-33]。因此，一般情況下可根據(jù)待測食品中RDS、RAG以及可利用碳水化合物的含量來快速預估待測食品的GI值（expected glycemic index，eGI）（式（1）、（2））[33-34]，這一結(jié)論隨即得到了Garsetti等[35]的驗證。Ren Xin等對谷物與純谷物食品進行體外模擬消化后也發(fā)現(xiàn)，待測食品中RDS的含量與其eGI值具有顯著的相關性（r＝0.988）[36]。此外，Ek等[37]也發(fā)現(xiàn)，煮熟的馬鈴薯在120 min時的水解百分比可作為GI分類的重要指標；Araya等[38]報道指出，混合早餐中碳水化合物的快/慢消化率間的比值與GI顯著相關。

式中：RAG為快速可利用葡萄糖含量/（g/100 g）；RDS為快消化淀粉含量/（g/100 g）；AV為可利用碳水化合物含量/（g/100 g）。FSG為食品中初始葡萄糖含量以及食品中的蔗糖可釋放的葡萄糖含量之和。

1.2 消化反應動力學模型

采用靜態(tài)體外消化模型得到的淀粉消化曲線經(jīng)公式換算和數(shù)學模型擬合后可得到的各體外消化參數(shù)也常常被用來預測食品的GI值（圖1B）。例如，基于經(jīng)擬合得到的各消化參數(shù)計算得到的一定消化時間段內(nèi)的AUC，可用來計算待測食品的水解指數(shù)（hydrolysis index，HI），并最終用來預估其GI值（公式（3）、（4））。Granfeldt等[39]研究發(fā)現(xiàn)，食品的HI值與GI值顯著相關（r＝0.877，P＜0.000 1）。Go?i等[40]進一步指出，待測食品在90 min時的水解指數(shù)（HI90）與GI值的相關性最為顯著（r＝0.908 8，P＝0.000 56）。Zou Wei等[41]也發(fā)現(xiàn)，水稻經(jīng)豬胰酶和淀粉葡糖苷酶共同水解后得到的消化參數(shù)與GI值有顯著的相關性，這與Edwards等[42]的研究結(jié)果一致。

式中：AUCsample為樣品消化曲線下面積；AUCstandard為標準品消化曲線下面積。

1.3 其他靜態(tài)體外消化模型

盡管食物在人口腔內(nèi)停留時間較短，一般為15～20 s，但食品口腔消化即包含牙齒咀嚼等物理消化過程，也包含唾液α-淀粉酶、脂肪酶等參與的化學消化過程。食品的口腔消化受咀嚼時間及其物理特性等因素的影響，并可通過影響食團的形成及其結(jié)構(gòu)特性進而影響待測食品的GI值。因此，靜態(tài)體外消化模型雖然具有操作簡單、重復性好、成本低等優(yōu)點，但簡單的剁碎或研磨無法重現(xiàn)或代替人體的口腔消化過程，更無法模擬人體小腸的吸收過程。為克服此類問題，Germaine等[43]基于剁碎（非咀嚼）非透析的方法進行研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)谷物食品中淀粉的體外消化率與GI值間有顯著的相關性；Hettiaratchi等[44]利用經(jīng)志愿者咀嚼并進行透析后得到的食品殘渣進行體外消化實驗，結(jié)果表明其得到的HI值與eGI值間有顯著的正相關性。Argyri等[45]基于Englyst模型，從國際GI和GL值表中選取已公布GI值（9 種）和GL值（16 種）的食品作為待測樣品，并采用可透析葡萄糖濃度作為預測血糖反應的指標。隨后的研究還發(fā)現(xiàn)，葡萄糖質(zhì)量轉(zhuǎn)移的變化量與GI成正比[46]。此外，鑒于Englyst模型沒有將葡萄糖的吸收過程考慮進去，有研究人員將消化后的液體轉(zhuǎn)移到透析管和透析袋，結(jié)果也發(fā)現(xiàn)，HI值和GI值呈顯著的正相關關系[39,44]。最后，為更好地體外模擬人體小腸對葡萄糖的吸收過程，也有學者考慮了血糖清除率及其劑量依賴性，并提出用相對升糖影響參數(shù)（relative glycemic impact，RGI）這一指標來預測待測食品的臨床血糖反應[47]。

2 動態(tài)體外消化模型

雖然靜態(tài)體外消化模型因其簡單、快速、實用、低成本等優(yōu)勢在預測食品GI值方面已展現(xiàn)出了巨大的應用潛力，但小腸上皮細胞對食品中可生糖組分經(jīng)口腔、胃、小腸消化后產(chǎn)生的葡萄糖的吸收是引起餐后血糖濃度升高的最重要方式之一，然而當前大多數(shù)靜態(tài)體外消化模型未能充分考慮消化過程的動態(tài)方面，特別是腸上皮細胞等對葡萄糖的吸收作用[48]，難以模擬真實、全面、準確的人體內(nèi)消化、代謝和吸收全過程。因此，靜態(tài)體外消化模型測試得到的數(shù)據(jù)往往生理相關性較低，無法揭示與食品體內(nèi)消化相關的現(xiàn)實或生理因素。

動態(tài)體外消化模型因為可通過設置相應的步驟來更好地模擬真實的人體內(nèi)消化環(huán)境，也受到了研究者們的極大關注。當前，各環(huán)境動態(tài)體外消化模型主要由一個一個單腔室或多腔室所連接，內(nèi)部常結(jié)合計算機系統(tǒng)或芯片用來調(diào)整不同消化階段的pH值、傳輸時間和消化分泌物的動態(tài)，以盡可能地重現(xiàn)人體消化系統(tǒng)的生理狀況。

2.1 TIMcarbo模型

TIMcarbo模型（圖2A～C）[49]是動態(tài)體外消化測試食品餐后血糖反應的經(jīng)典模型，其不僅模擬了口腔消化對血糖生成濃度的影響，同時還綜合考慮了葡萄糖、果糖等物質(zhì)在小腸的吸收過程。TIMcarbo模型操作步驟可概括為：1）待測食品經(jīng)過機器粉碎模擬人口腔對食物的咀嚼作用后進入到動態(tài)的胃腸道模擬消化系統(tǒng)內(nèi)，得到消化產(chǎn)物；2）消化產(chǎn)物經(jīng)計算機自動分析，得到葡萄糖、果糖等物質(zhì)的含量與時間的變化關系，并得到葡萄糖釋放曲線。研究結(jié)果顯示，TIMcarbo模型預測得到的血糖釋放曲線與人體內(nèi)血糖釋放曲線高度一致（圖2D），可用于研究待測食品樣品對餐后血糖濃度的影響。

圖2 TIMcarbo動態(tài)體外消化模型預測食品血糖釋放曲線[49]Fig.2 TIMcarbo dynamic in vitro digestion model for predicting blood glucose concentration after meal[49]

2.2 工程小腸模型

Priyadarshini等[50]將雞小腸適當加工后制備得到的工程小腸模型應用于體外預測食品餐后血糖水平中，結(jié)果表明該模型具有較高的精準度。該模型隨即被用于測試3 款不同配方的餅干樣品，其得到的體外血糖釋放曲線與體內(nèi)血糖測試結(jié)果無顯著性差異。此外，含有大量RDS的食品會引起短時餐后血糖濃度的急劇升高，可使人血液中葡萄糖水平和胰島素濃度大幅升高[51]。有學者將動態(tài)胃模型（dynamic gastric model，DGM）與靜態(tài)十二指腸模型相結(jié)合，為模型體內(nèi)GI測試提供了新途徑[52]。當前，雖然對各體外動態(tài)模型研究的相關報道仍然較少，但體外動態(tài)模型在預測待測食品所引起的人體內(nèi)血糖反應方面具有較高的準確度，應用潛力不容忽視。盡管如此，動態(tài)模型由于設備占地大、費用昂貴、操作復雜且效率低、重復性較難保證等問題仍待解決，與高通量篩選低GI食品及其產(chǎn)品的研發(fā)測試目的間還存在有一定差距。

3 數(shù)值模型

數(shù)值模型通常指的是對待測食品進行初步消化或基本組分分析，得到與之相關的樣品消化、理化以及不同食品組分的含量等參數(shù)，而后基于數(shù)值統(tǒng)計和軟件進行分析得到的一種經(jīng)驗型預測GI模型。利用數(shù)值模型來預測單種食品或由多種不同食品組成混合餐的GI或GL值可參考聯(lián)合國糧食及農(nóng)業(yè)組織（Food and Agriculture Organization of the United Nations，F(xiàn)AO）預測模型[53]。

3.1 FAO預測模型

正常飲食過程中，消費者往往需要同時攝入不同種類的食物。因此，為評估一份復合餐的GI值，F(xiàn)AO以該復合餐中各類食物自身的GI值為準，并利用相關數(shù)據(jù)庫獲得該復合餐中各類食物的GI值，代入到公式（5）中，進而來計算其eGI值。

式中：i為單一或者復雜食品中的基本營養(yǎng)成分數(shù)（i＝1,2,3…）；Ci（i＝1,2,3…）為第i種營養(yǎng)素所含可利用碳水化合物的含量；GIi（i＝1,2,3…）為第i種營養(yǎng)素的GI值。

例如，一份由110 g白面包（GI值為88，可利用碳水化合物的質(zhì)量為50 g，即C1＝50，GI1＝88）和30 g黃油（GI值為0，可利用碳水化合物的質(zhì)量為0，即C2＝0，GI2＝0）組成的混合餐中，其eGI值計算如式（6）所示。

盡管公式（5）極大地方便了復合食品GI值的計算和預估，但其未充分考慮食品在真實人體內(nèi)消化和吸收過程的復雜性以及食品中各不同營養(yǎng)組分間相互作用對測試結(jié)果的影響，測試結(jié)果與真實的體內(nèi)測試結(jié)果往往差異較大。例如，體內(nèi)測試結(jié)果顯示，添加黃油會將白面包的GI值從88降到67。可見，對于復合食品，簡單地通過計算每種食品組分對GI值的貢獻來預測其GI值，預測結(jié)果準確度較低，可靠性難以保證。

為克服上述缺陷，研究者們在FAO數(shù)值預測模型的基礎上對公式（5）進行了一系列的修改和調(diào)整后得到公式（7）[54]。

式中：i為單一或者復雜食品中的基本營養(yǎng)成分數(shù)（i＝1,2,3…）；xi（i＝1,2,3…）為第i種營養(yǎng)素所含可利用碳水化合物的含量；GIi（i＝1,2,3…）為第i種營養(yǎng)素的GI值；ai為校正系數(shù)，介于0～1之間，表示某一種可利用碳水化合物的利用率。例如，對于淀粉而言，其ai值為食品中RDS的含量/100。

其中，在進一步考慮非生糖食品組分（如蛋白質(zhì)、脂肪以及非生糖碳水化合物等）對GI值的影響之后，公式（7）可轉(zhuǎn)化成公式（8）。

式中：m為待測食品中生糖類食品組分的數(shù)目；n為待測食品中不可生糖類食品組分的數(shù)目；bj（j＝1,2,3…n）為第j個不可生糖類食品組分對餐后血糖的影響能力。例如，由于食品中的水分含量對餐后血糖的影響較小，因此該值為0，蛋白質(zhì)和脂肪均能夠降低餐后血糖的濃度，其b值均為0.6[54]。

3.2 經(jīng)驗模型

Atkinson等[11]統(tǒng)計并收錄了幾千種食品的平均GI和GL值，并每隔幾年進行一次更新。在其最近發(fā)表的論文中，其同時考慮了相同食物在不同食用條件下GI值的差異性，并統(tǒng)計了同一種食物為高、中、低GI值的概率。圖3主要列舉了我國居民常見主食GI值分別為高、中和低的概率分布。例如，豆類食品有94%的概率為低GI食品，而土豆及其制品為低GI食品的概率僅為14%。此外，雖然一般認為米飯的GI值較高，但結(jié)果顯示，仍然有34%的米飯為中等GI值，有28%的概率為低GI值（GI＜55）。

圖3 常見主食的GI值分布[11]Fig.3 GI values of common staple foods[11]

數(shù)值模型估算的往往只是一個粗略的GI值，其可靠度存疑。同時國際GI和GL值表中所列的GI值并不能夠反映出實際食品的特性。例如，即使是相同種類的食品或食品原料組分，根據(jù)其來源與種類不同，GI值也具有一定的差異性，但在估算GI值的過程中往往容易被忽視[55-57]。

為克服傳統(tǒng)數(shù)值模型在預測GI值方面的缺點，Rytz等[54]在量化生糖類碳水化合物對GI值影響的同時還考慮了食品蛋白質(zhì)、脂肪、纖維等物質(zhì)成分對GI值的影響作用，進而預測待測食品的GI與GL值。在其進行的60 項涵蓋不同產(chǎn)品類別（GI值介于15～95）和多種配方的實驗中，結(jié)果顯示eGI值與實驗之間的相關性非常大（r＝0.97，P＜0.01，n＝60）。最后用42 種早餐麥片對模型進行驗證，結(jié)果表明所預測的GI（r＝0.90，中位殘差為2.0）和GL（r＝0.96，中位殘差為0.40）的準確性與體內(nèi)基礎數(shù)據(jù)（GI的標準誤差為3.5）相匹配。

此外，食品中的其他大量營養(yǎng)素如蛋白質(zhì)[58]、脂肪[35,56,59-60]和纖維[58,61]等均會影響食品的餐后血糖反應。Meynier等[62]首次評估了谷物產(chǎn)品的不同特性與血糖反應參數(shù)之間的相互作用，并利用JMP軟件（10.0版本），同時結(jié)合偏最小二乘回歸法，分析了谷物產(chǎn)品特征與血糖反應之間的關系，然后進行建模。該數(shù)據(jù)庫包括190 種谷物產(chǎn)品。這是第一個評估淀粉組分和宏量營養(yǎng)素含量對血糖代謝響應的影響的研究。結(jié)果顯示，食品中的SDS、RDS、脂肪和纖維以及它們之間的相互作用顯著解釋了53%的GI和60%的血糖峰值。Hamli[63]采用多元回歸分析法分析了16 種谷類與豆類食品的直鏈淀粉含量以及這16 種食品的GI值與各營養(yǎng)成分間的關系，結(jié)果表明，待測食品中的淀粉與脂肪是唯二與公布的GI值顯著相關的常量營養(yǎng)素。此外，也有學者使用HCl和酶模擬胃腸消化食品，并采用高效液相色譜法測定消化液中葡萄糖、果糖、蔗糖、乳糖、半乳糖以及糖醇（麥芽糖醋）等物質(zhì)的濃度，最后利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)對高效液相色譜數(shù)據(jù)進行處理，得到其eGI值[64]。該方法快速且成本低，可以在24 h內(nèi)完成15 次體外GI值分析。

3.3 COMSOL Multiphysics模型

Karthikeyan等[65]基于商業(yè)計算機軟件COMSOL Multiphysics建立了一個可模擬人小腸內(nèi)液體流動、碳水化合物消化和葡萄糖吸收過程的數(shù)值模型，進而開發(fā)了一種模擬人體消化和預測不同碳水化合物食品葡萄糖吸收率的工具，其有助于控制熱量的攝入過程。Yousefi等[66]則基于人工智能的遺傳算法-人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型（r＝0.984～0.993）和分組數(shù)據(jù)處理模型（r＝0.979～0.986）等首次有效地預測了天然淀粉凝膠和改性淀粉凝膠在模擬胃腸條件下消化過程中的葡萄糖釋放量。

雖然這些數(shù)值模型均可以在一定程度上進行體外GI值的預測，但消化是一個復雜的生理過程，而數(shù)值模型需要考慮更多的參數(shù)（如腸道幾何參數(shù)、運動參數(shù)、腸道內(nèi)容物性質(zhì)和消化動力學等），同時需要結(jié)合更先進的科學技術和數(shù)值統(tǒng)計方法，因此其準確性和模擬度仍然需要考慮。此外，其高度依賴專業(yè)軟件統(tǒng)計分析和復雜的操作系統(tǒng)也導致數(shù)值模型在代替人體體內(nèi)GI測試和GI產(chǎn)品研發(fā)應用發(fā)展中具有局限性。表1對比分析了當前各主要靜態(tài)和動態(tài)體外消化測試方法預測食品GI值的優(yōu)缺點。

表1 體外靜態(tài)和動態(tài)模型的主要實驗過程及其與食品GI值的相關性Table 1 Major procedures of in vitro static and dynamic models and their correlations with food GI values

4 體內(nèi)消化模型

4.1 人體血糖測試

體內(nèi)模型是在生物內(nèi)部所建立的，能夠獲得最為真實的GI值測試數(shù)據(jù)。當前，碳水化合物食品標準的GI值是通過人體體內(nèi)實驗得到的。一般通過讓志愿者食用含有一定量可利用碳水化合物（25 g或50 g）的食品后，測定餐后2 h內(nèi)血液的血糖濃度變化并以葡萄糖或白面包為參考食品進行比較分析。為更好地規(guī)范體內(nèi)血糖測試預測食品GI值的操作標準，F(xiàn)AO/世界衛(wèi)生組織（World Health Organization，WHO）于1998年出臺了食品血糖生成指數(shù)體內(nèi)測試標準方案[53]。大致要求如下：1）按年齡和BMI要求，招募12 名年齡介于18～65 歲的健康志愿者并給予書面的知情同意書。2）隔夜禁食10 h后，志愿者需要在15 min內(nèi)攝入含有25 g或50 g可利用碳水化合物和250 mL水。3）分別在其餐后的5、10、15、30、45、60、90、120 min進行指尖采血。采集到的血液離心后（3 000 r/min、10 min）對分離得到的血漿測定血糖含量，并計算待測食品的GI值。

隨后，ISO于2010年頒布了更為標準科學的方法——ISO 26642:2010[10]，經(jīng)3 個實驗室聯(lián)合評價得出該方法足夠精確[71]。ISO 26642:2010要求招募至少10 名以上健康的志愿者，并對志愿者的身體條件提出了相應的要求，其中符合要求的志愿者條件主要包括但不限于：無已知食品過敏或不耐受；無已知可影響糖耐量的藥物（不包括口服避孕藥）；只服用穩(wěn)定劑量的口服避孕藥、乙酰水楊酸、甲狀腺素、維生素和礦物質(zhì)補充劑、治療高血壓或骨質(zhì)疏松癥等藥物。此外，其同時還規(guī)定了不符合要求的志愿者條件主要包括：有已知糖尿病史或正在使用抗高血糖藥物或胰島素治療糖尿病及相關疾??；在過去3 個月內(nèi)發(fā)生需要住院治療的重大內(nèi)科或外科事件；服用了可影響營養(yǎng)物質(zhì)消化和吸收的藥物，如類固醇、蛋白酶抑制劑或抗精神病藥物等（所有這些藥物都對葡萄糖代謝和體脂分布有重要影響）。

我國也于2019年出臺了衛(wèi)生推薦標準WS/T 652—2019，針對自制的碳水化合物食品進行體內(nèi)GI值測定[72]。WS/T 652—2019要求招募不少于12 名的健康志愿者，年齡在18～60 歲，男女各半且非孕婦及乳母。應符合以下要求：BMI在正常范圍內(nèi)（18.5～24.0 kg/m2）；無糖尿病史（或糖耐量受損），無其他代謝性疾病、消化系統(tǒng)疾病、內(nèi)分泌系統(tǒng)疾病和精神疾病等；無對待測食品過敏史和不耐受史；近3 個月內(nèi)未服用影響糖耐量的營養(yǎng)素補充劑，以及未口服避孕藥、乙酰水楊酸、類固醇、蛋白酶抑制劑和抗精神病藥等藥物；能夠耐受至少10 h的空腹狀態(tài)。

人體體內(nèi)餐后血糖測試將胃排空、滲透壓、體積、酸度、性別和年齡等因素的影響都考慮在內(nèi)。由于考慮了每一個生理因素，因此這種方法沒有確切的替代品[73]。人體體內(nèi)測試方法至今仍然是統(tǒng)一標準的方法，其中ISO頒布的ISO 26642:2010為國際共識。但人體體內(nèi)測試具有費用昂貴、效率低、時間長、存在個體差異等局限性，且涉及到相關的倫理申請，極大地限制了其在現(xiàn)代食品工業(yè)中的應用。

各體內(nèi)血糖測試方法測定食品GI值的比較分析匯總?cè)绫?所示。

表2 各體內(nèi)血糖測試方法測定食品GI值的比較分析Table 2 Comparative analysis of GI values of foods measured by various in vivo blood glucose testing methods

4.2 動物模型

動物研究中使用的方法與人體體內(nèi)實驗方法高度相關[2,74]。動物模型GI值可采用與人體體內(nèi)血糖采樣實驗相同的程序計算曲線下增量面積[75]，其中，大鼠和小鼠因為其血糖反應與人體相似，故應用較為廣泛[76]。此外，老鼠的妊娠期較短，室內(nèi)繁殖成本更低[77]。Campbell等[74]首次創(chuàng)建了一種模擬人體胃腸道消化的小鼠模型，并測定了8 種不同來源碳水化合物的小鼠食品的GI值。該模型可以作為人體實驗的合適替代方案。此外，Marques等[78]開發(fā)了一種臨床前模型，用于評估口服碳水化合物對餐后血糖水平的影響。對3 種不同模型的大鼠分別灌胃蔗糖、乳糖和果糖以評估口服碳水化合物對餐后血糖峰值水平的影響。結(jié)果顯示，禁食15 h后的大鼠更適合建立臨床前模型以評價血糖反應，且該結(jié)論可應用到人體中。

此外，豬也有著和人體類似的血糖反應，且血量與人體相似[79]。豬的消化器官和生理結(jié)構(gòu)和人體類似，在血液循環(huán)中也有著相似的營養(yǎng)和激素物質(zhì)[80]。因此，豬模型也成為理解人門靜脈葡萄糖釋放動力學的一個良好的模型。van Kempen等[81]對4 頭體質(zhì)量為（43.2±4.8）kg的門靜脈導管豬飼喂4 種含70%純度淀粉的飼糧。修正后的Chapman-Richards模型可以準確地模擬淀粉消化過程，且正確地描述了在其體內(nèi)（R2＝0.964）和體外（R2＝0.998）觀察到的S形消化曲線。通過修正胃排空和腸道葡萄糖利用后的體外消化率數(shù)據(jù)，可有效預測體內(nèi)門脈葡萄糖釋放數(shù)據(jù)。同時，有學者對6 頭門靜脈導管豬進行攝入3 種飼料后體內(nèi)血糖反應的研究[82]，體內(nèi)數(shù)據(jù)基于sigmoid Gompertz模型（R2＝0.997）得到葡萄糖在體外的釋放速度遠快于在體內(nèi)門靜脈葡萄糖的釋放速度。

盡管各種動物模型都有各自的優(yōu)點，但和人體模型一樣涉及相關的倫理問題。此外，動物實驗還具有其他缺點，如需要專業(yè)人員、程序耗時、培訓和實驗場所成本高[83]。與人體模型相比，應用動物模型的優(yōu)勢在于能夠更多地探究體內(nèi)生理變化的機制（如胰島素和激素控制），以合理解釋各種食品的餐后血糖反應特征，但這涉及到更多危險性方法并需要大量血液，而這些在人體實驗中不容易實現(xiàn)[13]。

5 結(jié) 語

到目前為止，盡管研究者們已經(jīng)開發(fā)了各種，動態(tài)或靜態(tài)模型，但仍然沒有一個令人滿意的模型能夠代替人體體內(nèi)實驗來準確、快速、經(jīng)濟地預測碳水化合物食品GI值。筆者認為，與其他模型相比，盡管各種模型預測得到的GI值和人體體內(nèi)真實血糖測試結(jié)果均有一定的差距，但是體外靜態(tài)模型似乎是最優(yōu)解。數(shù)值模型因其快速、簡單的優(yōu)點適用于原料或配方食品初期大規(guī)模的篩選工作，但其準確度有待商榷。體外靜態(tài)模型快速、經(jīng)濟、重復性高且能夠較為準確地預測食品GI值，適合代替人體血糖測試進行高通量篩選低GI食品研發(fā)與原料篩選；但大多數(shù)靜態(tài)體外消化模型難以模擬真實食物消化吸收的全過程，無法揭示與食品體內(nèi)消化相關的現(xiàn)實或生理因素。而動態(tài)體外消化模型可以進一步模擬酶濃度、pH值變化、胃排空、血糖透析吸收等，在探究消化數(shù)據(jù)與生理相關性方面具有更大的潛力。而在研究血糖反應的機理機制問題等方面，動物模型則具有更大的優(yōu)勢。最后，為精確掌握人體對不同GI食品的血糖反應，需要在體外靜態(tài)、動態(tài)和動物模型進行互補使用。在更可靠的方法得到驗證之前，有必要進行人體測試，以確定目前體外和動物模型預測的食品的GI值。盡管人體體內(nèi)實驗存在費用昂貴、涉及倫理道德、效率低等方面的缺點，但人體實驗仍然是衡量食品GI值準確性的“金標準”。