1、人体健康依赖于个体水平的疾病风险评估， 早期临床状况发现， 干预和预防策咯的精准性。 多纽学技术的发展和可穿戴设备的出现为深层次的分子层面分析和生理信息获取提供了重妥的工具和技术手段。Snyder等(63)建立了包含109名有罹忠2型糖尿病风险的志愿者的前瞻性队列研究。 该项研究进行了长达8年(中位数2.8年)的每季度的样本采集，并对个性化的样本信息进行整合分析， 包括临床指标、 多组学( 包括基周组、 免疫组、转录组、 蛋白质组、 代1M组、微生物纽)、影像学和可穿戴设备等的多维数据分析等，揭示了超过67 项具有临床可执行的干预， 还嘀定了与代谢、心血管和癌症等疾病相关的多分子信号通路。通过

2、建立基于多纽学的月夷岛素抵抗预测模型，发现该模型具有替代传统繁杂检测的潜力。同时该研究迂通过指导使大多数参与者的运动和饮食等生活方式发生了改变。 此外， Hood等(64)开展了一项包括108名志愿者的利用个体化密集动态数据云分析的健康研究。通过在9个月内对志愿者进行了3 个时间点的样本采集， 和临床、多纽学指标及日常运动监测等数据的分析，建立了相关性网络，揭示了与生理和疾病相关的分析物集合。通过分析物集合的内部链接能够识别出多种己知的和候选的生物标志物，例如心脏代谢疾病的临床指标紧密相关的谷虱眈殷路虱酸。研究者还通过计算来自127种性状和疾病的遗传风险分数，揭示了部分遗传风险的分子相关性。例

3、如， 炎症性肠病的i宣传风险与血浆脱主酸呈负相关。这项研究分析最终被用于指导和帮助志愿者改善临床指标水平。类似研究表明，基于个体化的纵向大数据分析包括临床检测、多组学、影像学、 可穿戴设备监测等)能够为个体提供精准的干预指导和疾病预防方案，有助于提高个体对自身健康和疾病状态的理解，也包括对 疾病早期转化的预测、干预和治疗。深度表型分析中一个重要方面是进行食物及营养素摄入量的精准监测。营养相关干预研 究的主要目的是探讨膳食营养摄入与代谢表型或结局之间潜在的国果联系，为精准/个性化 的营养措施提供参考依据。 因此，在营养干预过程中准确监测食物和营养素摄入量对揭示个 性化干预效果和发现潜在机制非常重

4、要。常用的传统膳食调查方法包括3天24小时膳食回顾(24-hour dietary recall, 24HR)、食 物频率问卷(Food Frequency Questionnaire, FFQ)等问卷调查方法， 它们都存在一定的局限性， 包括：I)依靠被调查者的记忆，较为主观，存在误报的情况， 最终可能导致结果的偏差： 2)某些方法的重复测量会导致受试者不自主改变原来的膳食习惯：3)需要经过专业培训的调查员，实施的人力成本高而且耗时长(65)。 因此，这些方法无法完全满足精准营养 对评估食物和营养素摄入的准确性和便提性的要求。近年来，出现了一系列结合现代技术的客观评估食物和能量摄入的替代方法

5、。 例如，远程食 物拍照法(Remote Food Photography Method, RFPM) (66)， 志愿者利用手机拍摄食物和餐盘的 图像，然后发送到服务器，通过算法估计能量和营养素摄入量(67)。 这种方法比传统的食物频率 问卷更为经济、便捷和可靠，同时可以更好地监测受试者的依从性。但是，它可能更适合西方膳 食模式，对于传统的东方膳食模式则很难做到准确的量化，导致其在东方人群中的应用存在一定 局限性。 另外一种方法是根据手腕部活动而设计的可穿戴设备，用以监测个体食物咀嚼，从而估计每日能量摄入量(68)。 此外，精准膳食监测方面还诞生了新兴的食物纽学研究(Foodomics)科学

6、家们需妥去寻找每一种食物独有的生物标志物，但在研究及转化方面还较为困难。虽然这些方法仍需改进， 但它们在监测膳食和营养素摄入及营养干预依从性方面有明显的潜力及优势。膳食相关的深度表型分析，除了膳食摄入量的监测外还包括膳食行为的监测，如正餐摄入的时间、零食摄入习惯等。 目前这一领域正在出现一系列的新兴技术，例如饮食监测器 (Universal Eating Monitor, UEM)，是一种能够准确量化个体在特定时间内食物摄入的嵌入饭桌型电子秤(69)。 UEM 可监测多项不同的饮食行为参浆， 包括每口摄入量、 进食速反及食物/饮料比例等。 虽然该方法目前主要应用于严格控制的实验室环境中，但改造后有可能应用到精准营养领域。另外一种用于监测食物摄入行为的可穿戴设备是自动摄入监测仪(Automatic Ingestion Monitor, AIM)(70), 它可以监测例如零食摄入行为、宵夜行为及周末暴饮暴食行为等，该设备依靠三种不同的传感器(领运动、手势和加速度计获得可靠的饮食行为测量挺据，从而进一步分析自由生活条件下个体的饮食行为。