個人形象上，什麼東西是最害怕失去的？那必須是一頭飄逸的秀髮，怕禿怕白怕分叉。突然長白頭髮先別慌，不一定是你年齡到了，也可能是營養不夠。長白頭髮可能是缺乏3種營養想要一頭烏黑的頭髮，就必須保證頭髮中的黑色素能夠正常合成，而黑色素是由黑素細胞產生的，要想它賣力工作，就需要給它提供充足的營養。通常來說，這3種營養素對頭髮的影響比較大：1 蛋白質蛋白質是頭髮的重要原材料，組成頭髮的基本單元——角蛋白，就是靠蛋白質來合成的。如果長期蛋白質攝入不足，就容易長白頭髮。不僅如此，髮質變差、毛糙、發黃，都跟蛋白質攝入不足有關。2 銅、鋅、硒等微量元素銅、鐵這些微量元素，是黑色素的催化劑。黑色素是酪氨酸在酪氨酸酶的作用下形成多巴，再經過氧化形成的，因此酪氨酸酶的活性會直接影響這個過程的效率。而銅、鋅這類微量元素，能夠影響酪氨酸酶的活性，一旦這些微量元素不能充足供應，酪氨酸酶的活性就會降低，影響黑色素的合成。3 B族維生素維生素B族參與了我們人體的新陳代謝，頭髮、指甲的生長都需要它們的幫助，同時還能保障黑色素細胞的正常活動。如果維生素B族缺乏，就容易出現脫髮、白髮、頭髮乾枯等問題。除了缺乏這些營養物質，還有很多原因也會導致白頭髮變多，比如精神壓力、遺傳、身體疾病等等。精神壓力導致白髮，黑色素細胞幹細胞是其中的關鍵。壓力會啟動交感神經，神經遞質去甲腎上腺素大量釋放，導致黑色素細胞幹細胞的快速損耗。遺傳因素是很多人長白頭髮的重要原因之一，如果你家族中存在早早長了白頭髮的親屬，那麼你也有提前長白頭髮的可能。疾病也有可能導致白髮異常增多，甲狀腺功能異常、惡性貧血、腦垂體功能受損、自身免疫疾病等，都有可能是誘因。白頭髮會越拔越多嗎？這一點無需擔心，白頭髮的生長取決於毛囊，如果是一兩根白頭髮，且很長時間都沒增多的話，可能只是這幾個毛囊有點與眾不同，不是什麼大問題。還有另外一種可能，就是那一兩根白頭髮，只是你要長白頭髮的前奏，你就是會逐漸長出更多白頭髮，拔與不拔都不會阻擋這個過程。相比較而言，營養缺乏、精神壓力才是會讓你長出更多白髮的外界因素，可以通過改善生活方式來緩解。 (極目新聞)

正值AlphaFold問世五周年，其設計者、也是憑藉AlphaFold獲得諾貝爾化學獎的John Jumper公開表示：AlphaFold的下一步是與大模型整合。不過具體方法並沒有透露，或許已有所思路，甚至已經在進程之中。五年期間，AlphaFold已經幫助全球300多萬研究人員，預測了數億種蛋白質的三維結構，並影響了超50萬篇相關論文。可以說，這是繼量子力學和分子生物學革命後，生命科學的另一個重大躍遷。繼最初的「結構預測革命」、隨後的「科研常規工具」化，AlphaFold及其繼承技術正進入新的大模型階段。AlphaFold+大模型即使在AI浪潮不斷湧來的今天，AlphaFold仍然是AI+生命科學最具里程碑意義的一次落地。作為由GoogleDeepMind開發的AI科研工具，AlphaFold能夠精確預測蛋白質的三維結構。利用儲存在序列和結構資料庫中的大量實驗數據，該網絡被訓練以發現氨基酸序列之間的關聯和模式。自2020年首次公開AlphaFold2以來，它迅速成為結構生物化學領域的堅實基座，接著又陸續推出了可預測多個蛋白質結構的AlphaFold Multimer，以及迄今為止速度最快的AlphaFold 3。現在AlphaFold已從最初單純地蛋白質結構預測，發展到能夠處理更為複雜的多分子複合體以及更廣泛的生物分子交互作用。科學家也據此，實現了相當多的成果突破：例如最近來自密蘇里大學的研究團隊，借助AlphaFold，成功揭開了心血管疾病的秘密——壞膽固醇（LDL），並刊登上了《Nature》。LDL是動脈粥狀硬化、冠心病等心臟疾病的主要風險因子，核心由ApoB100蛋白組成，但由於其體積巨大、結構複雜，同時又與脂肪緊密纏繞，長期以來科學家都無法確認它的原子級三維結構。於是他們利用AlphaFold先對其胺基酸序列進行結構預測，再將產生的模型擬合到密度圖中，並逐步優化，直到與實驗數據對齊。最終揭示了ApoB100的籠狀結構，為後續推動心血管疾病治療提供了理論基礎。再比如說，利用AlphaFold研究蜜蜂的抗病性。研究聚焦於蜜蜂體內的關鍵蛋白Vitellogenin(簡稱Vg)，該蛋白不僅支持群體後代餵養，也與蜜蜂的免疫力、抗壓力息息相關。在AlphaFold的幫助下，研究人員得以在兩天時間內完成過去數年的工作，解密了Vg蛋白的近原子級結構模型，對瀕危族群的保育起到了關鍵性指導作用。另外，AlphaFold在一些非常規用法上也依舊作用顯著。去年與John Jumper同獲諾貝爾化學獎的計算生物學家David Baker，就正在嘗試利用AlphaFold預測蛋白質合成設計的成功率。或者有些團隊​​也會將AlphaFold當作搜尋引擎使用，在成千上萬個候選蛋白中篩選出最有可能與目標蛋白結合的一種。……總之，AlphaFold的作用不勝枚舉，它已經不僅僅是單一的結構預測工具，更是當代實驗設計的重要組成部分之一。那麼接下來AlphaFold又將何去何從呢？據John Jumper所說，下一步將會是AlphaFold與更廣泛的AI大模型結合。AlphaFold仍將持續推動結構預測成為研究流程中的基礎一環，但同時，其結構預測能力也會同大模型強強結合，提升到能讀懂科學文獻資料、做科學推理的程度。也就是說，接下來的AlphaFold在預測結構之外，或許還能提出假設、設計實驗流程甚至自動產生研究思路。對於一些較複雜的多分子多功能係統，例如蛋白質之間的相互作用、核酸（DNA/RNA）的相互作用等，AlphaFold也能更好地幫助理解對應的生物過程。這就好比Google的另一個系統AlphaEvolve，使用一個大模型來產生問題的解決方案，然後再用第二個模型負責檢查並過濾掉錯誤訊息。二者思路類似，不過一個面向數學和電腦科學領域，一個立足生物化學。首位「80後」諾獎得主負責領導開發AlphaFold的，則是DeepMind創辦人兼CEO哈薩比斯和John Jumper。其中，John Jumper還是最年輕的諾貝爾化學獎得主，也是第一位80後諾獎得主。他本科就讀范德堡大學，主修數學和物理，隨後在劍橋大學獲得理論凝聚態物理碩士，並在芝加哥大學博士期間轉向理論化學。他的博士論文是研究如何將機器學習技術應用於蛋白質動力學研究。2017年，正在讀博士後的他聽說了GoogleDeepMind正在從遊戲AI開發秘密轉向蛋白質結構預測，於是他申請了這份工作。事實上，在AlphaFold之前，GoogleDeepMind就嘗試了名為「Foldit」的蛋白質折疊遊戲，這還是因為哈薩比斯從劍橋求學時代起就對蛋白質折疊問題的關注，他希望透過預測蛋白質結構，找到解決阿茲海默症等疾病的方法。但遊戲終歸只是遊戲，在面對真實的分子結構上顯然不夠用，因為真實的蛋白質折疊的訓練資料極為固定有限。要確定一個蛋白質結構，往往需要耗費數月甚至數年時間，而這個過程已經持續了將近半個世紀。於是他們轉向研發了AlphaFold。雖然初代AlphaFold在第13屆CASP（蛋白質結構預測關鍵評估賽事）中嶄露頭角，成功預測出43個蛋白質中的其中25個，力壓其餘的97名參賽者，證明了用“機器學習+統計信息”推斷蛋白質結構是可行的。但哈薩克言，當時的預測品質還不足以讓生物學家在實際中應用，其針對複雜蛋白的準確性、泛化性還存在嚴重缺陷。在意識到僅依靠標準的機器學習方法無法取得成功後，DeepMind內部專門成立了一個攻堅小組，利用Transformer推翻重構了AlphaFold 2，並逐步融入生物學專業知識。但早期的AlphaFold 2表現相比AlphaFold 1還有所下滑，這也一度讓他們害怕方向是否有錯誤。於是在這個階段他們採取一種交替模式——一方面嘗試將舊系統性能壓榨到極限，一方面給予新系統的研發團隊自由試誤的空間：允許短期的性能下降，只求不斷嘗試各種新想法。直到某一天奇蹟發生，它突然變得非常好。那天早上，團隊其中一個成員上班打開電腦，突然發現AlphaFold 2在某一組蛋白質上表現出奇地好，預測的結構精度達到了1.5埃，大約相當於一個原子的寬度。但她的第一個反應不是興奮，而是害怕，因為結果好到讓她確信自己犯了錯誤，於是接下來幾天她和團隊成員一起試圖找出錯誤原因。結果事實上，這裡沒有錯誤——換言之，新系統成功了。於是他們參加了CASP 14競賽，並專注於攻克了一個名為ORF8的SARS-CoV-2冠狀病毒蛋白。結果讓人震驚，準確度均分從原先的60+/100，提升至92.4/100，而此前其它方法還停留在40分左右。至此，這個困擾學界50餘年的重大挑戰──蛋白質折疊問題終於得到了解決方案。而在取得突破之後，DeepMind更是將AlphaFold的程式碼全部開源，並向全世界免費發布了2億個蛋白質的結構預測資料。AlphaFold的出現，標誌著生物化學領域正式向AI智能發展，也讓哈薩比斯和John Jumper獲得了2024年的諾貝爾化學獎。諾獎組委會是這樣評價這份工作的：毫不誇張地說，AlphaFold在結構生物化學領域引發了革命，並為設計前所未見的蛋白質開闢了全新的可能性。但在此之前，John Jumper接受採訪時曾謙遜地表示，自己的獲獎機率只有10%，他更多的是期待能有越來越多科學家利用AlphaFold實現醫學和生物學的突破。而現在，他對自己未來的規劃是：作為年輕的諾獎得主，這讓我感到擔憂。接下來我將嘗試做一些深入研究的小事情，而對於第二次衝擊諾貝爾獎，我認為那是個陷阱。(量子位元)

2017 年，剛剛從理論化學博士畢業不久的 John Jumper 聽說，Google DeepMind 正悄然從“打造能擊敗人類的遊戲 AI”這條路線轉向一個全新的秘密項目：利用人工智慧預測蛋白質結構。他隨即投遞了簡歷。三年後，他便迎來了足以載入科學史冊的時刻。在 CEO Demis Hassabis 的合作領導下，他共同開發的 AI 系統 AlphaFold2，能夠以接近一個原子寬度的精度預測蛋白質的三維結構——其精準度與實驗室耗時數月的傳統技術相當，卻只需數小時即可得出結果。AlphaFold2 攻克了生物學界 50 年來懸而未決的一道大題。“這是我建立 DeepMind 的理由。事實上，這也是我整個職業生涯投身 AI 的原因。”Hassabis 曾對筆者表示。2024 年，Jumper 與 Hassabis 因這一突破共同獲得諾貝爾化學獎。（來源：MIT TR）五年前的這個星期，AlphaFold2 的橫空出世讓科學界震驚不已。如今熱潮已退，它究竟帶來了那些真正持久的影響？科研人員現在如何使用它？它的下一步又將指向何方？筆者與 Jumper 進行了深入交談。“這五年非常不真實，”Jumper 笑著說，“我幾乎已經記不得不認識這麼多記者的日子了。”在 AlphaFold2 之後，DeepMind 又推出了能夠預測多蛋白複合體結構的 AlphaFold Multimer，以及速度更快的 AlphaFold3。團隊還將 AlphaFold 應用於全球廣泛使用的蛋白資料庫 UniProt，如今已預測約 2 億種蛋白質結構，幾乎囊括了科學界已知的一切蛋白。儘管影響巨大，Jumper 對 AlphaFold 仍保持著科學家的謹慎：“這不意味著裡面的每個預測都是確定無疑的。它是一個預測資料庫，也攜帶著預測本身的全部侷限。”解開蛋白質之謎，為何如此艱難？蛋白質是生命的“分子機器”。它們構成肌肉、羽毛、角，負責運送氧氣、傳遞訊號；它們讓神經元放電、幫助我們消化食物、驅動免疫系統。這一切功能都依賴於它們摺疊成的三維結構。然而，要從一條氨基酸鏈推斷其最終結構，極其困難。蛋白可能摺疊成天文數量級的結構，預測正確的那一個，就像在宇宙中找一枚硬幣。Jumper 和團隊採用了 Transformer 神經網路——與大語言模型同源——以捕捉序列中的遙遠關聯。但 Jumper 認為真正的秘訣是他們迭代速度快：“我們做出了一個能以驚人速度給出錯誤答案的系統。正因為如此，我們才能大膽嘗試各種想法。”他們儘可能向模型灌注蛋白結構相關資訊，如來自不同物種的演化線索。效果遠超預期。“我們確信自己抓住了重大突破，確信這是一次理念上的飛躍。”他沒有預料到的是，研究人員會直接下載軟體並立即用於如此廣泛的用途。他說：通常來說，真正產生影響的是之後幾代的版本，等一些問題被解決之後。“我對科學家們如何負責地使用它感到非常驚訝。無論是在理解上還是在實踐中，他們使用它的程度恰好與它的可信程度相匹配，既不過度信任也不過低信任。”有那些令他印象深刻的應用？蜜蜂的抗病研究。Jumper 提到一個團隊，使用 AlphaFold 研究蜜蜂的抗病性：“他們想研究一種與蜂群崩潰有關的蛋白。我從沒想過 AlphaFold 有一天會走進蜜蜂科學。”“超出適應症”的創新用法。他特別提到幾類不是 AlphaFold 本來設計用途，但卻因其能力被開闢的新方向。其一，蛋白設計。華盛頓大學的 David Baker（去年諾獎得主）利用 AlphaFold 的能力加速合成蛋白設計。他們開發了 RoseTTAFold，也嘗試用 AlphaFold Multimer 來提前判斷設計是否可行。“如果 AlphaFold 自信預測出你想要的結構，你就去做；若它猶豫不決，你就不做。光是這點，就讓設計速度提升了十倍。”其二，把 AlphaFold 當“結構搜尋引擎”。兩個研究組曾試圖找出人類精子與卵子在受精時結合的關鍵蛋白。他們已知其中一個卵子蛋白，但不知道精子端的對應物。於是他們拿已知的卵子蛋白讓 AlphaFold 逐一預測與全部 2000 個精子表面蛋白的結合結構。AlphaFold 自信指出了某一個。隨後的實驗驗證無誤。“以前沒人會做 2000 次結構比對來找一個答案，你現在可以做，這是 AlphaFold 真正改變科研方式的地方。”AlphaFold2 面世時，筆者曾採訪過幾位早期使用者。五年後，我再次聯絡了其中一位，加州大學舊金山分校的分子生物學家 Kliment Verba。“毫無疑問，它非常有用。我們每天都在用。”但它也有明顯的限制。許多科研問題涉及多個蛋白之間或蛋白與小分子之間的複雜互動，而 AlphaFold 在這類預測中的精準度較低。Verba 說：“有時候你會拿到一個預測，讓你琢磨半天，這到底是真是假？它處在模糊邊界上。”他笑稱：“有點像 ChatGPT——它把真話和胡話都說得同樣自信。”儘管如此，他們常用 AlphaFold（2 和 3）來做“虛擬實驗”：先在電腦裡篩選可能有價值的方向，再決定要不要投入真實實驗室資源。“它沒取代實驗，但確實極大增強了實驗效率。”下一波浪潮如今，許多初創公司和研究機構正在從 AlphaFold 出發，開發更專注於藥物發現的模型。例如今年 MIT 的研究人員與 AI 藥物公司 Recursion 合作，推出了一種名為 Boltz-2 的模型，它不僅能預測蛋白結構，還能預測潛在藥物分子與其靶點的結合效果；上個月，初創公司 Genesis Molecular AI 發佈了另一種結構預測模型 Pearl，該公司聲稱 Pearl 在某些與藥物開發相關的問題上比 AlphaFold3 更準確。Pearl 是互動式的，可以讓藥物開發者將任何額外的資料輸入模型，以指導預測。那新藥會因此更快出現嗎？Jumper 並不樂觀主義過頭：“蛋白結構預測只是生物研究中的一步。我們不是只差一個結構就能治癒疾病。”他打比方說：“如果我們真的只差十萬美元（過去確定一個蛋白結構的成本）就能完成某事，那這件事早就被做了。”但他仍希望結構預測能發揮更大作用：“既然我們現在有一把威力巨大的錘子，那就儘量讓它敲更多的釘子。”接下來呢？Jumper 的下一步計畫，是把 AlphaFold 的“垂直深能力”與 LLM 的“橫向理解能力”結合起來。“我們已經有能閱讀科學文獻、能進行部分科學推理的機器了；也有能在蛋白結構預測上達到超人水平的系統。現在的問題是：怎麼讓它們協同？”這讓筆者想到 DeepMind 另一個系統 AlphaEvolve——一個 LLM 生成假設，另一個模型負責篩選。它已在數學和電腦科學領域取得多個實際發現。我問他是否也在做類似方向，他只是微笑。“我不便多說。但如果未來 LLM 在科學發現中的作用越來越大，我一點也不會意外。這是一個巨大而開放的問題。”對於下一步的規劃？Jumper 說：“這多少讓我有些不安。我可能是 75 年來最年輕的化學獎得主。”他補充：“我現在大概處在職業中點。我的策略是從一些小想法開始，慢慢沿著線索往下拉。下一次我發表的成果，不需要是第二個諾獎的候選。我認為那是個陷阱。” (麻省理工科技評論APP)

說起糖尿病控糖，飲食是一個非常重要的一環，也是我們一般人能做到的最簡單、最便宜的干預血糖的手段。餐桌上，很多醣友面對魚肉蛋奶總是猶豫不決，有的擔心吃肉升血糖，有的怕吃雞蛋膽固醇高，還有的覺得豆製品「含糖多」 不敢碰。其實，這種「過度忌口」 的做法反而可能讓血糖更難控制。實際上合理攝入優質蛋白能改善患者血糖並保證營養和體重，下面我們就來看看都有那些優質蛋白值得推薦。part1 為什麼說優質蛋白可以控製糖優質蛋白質是指含有人體必需胺基酸齊全、生物利用率高的蛋白質。這些食物不僅營養豐富，也特別適合中國家庭的日常飲食習慣。對糖尿病患者來說，優質蛋白在血糖管理、並發症預防和整體健康維護中發揮重要作用。優質蛋白質透過多種途徑幫助糖尿病患者穩定血糖，以下是其核心機制：✅ 1. 低升糖指數，減少血糖波動優質蛋白幾乎不含碳水化合物，GI極低，食用後不會快速提升血糖。比起高GI食物，優質蛋白能顯著降低餐後血糖高峰。研究顯示，搭配優質蛋白的餐點可使餐後血糖上升幅度降低。例如，雞蛋或豆腐與少量糙米飯搭配，能有效平緩血糖曲線，減少「過山車」效應。✅ 2. 促進胰島素分泌與敏感性優質蛋白質中的胺基酸（如亮氨酸、精氨酸，富含於魚類、豆類）可刺激胰島素分泌，幫助葡萄糖進入細胞，降低血糖水平。同時，某些蛋白（如大豆蛋白）可改善胰島素敏感性，並降低胰島素抗性指數。✅ 3. 增強飽腹感，控制熱量攝入蛋白質消化速度慢，能延長飽腹感，減少對高糖高脂零食的渴望。蛋白質還可刺激腸道釋放一種抑制食慾的荷爾蒙GLP-1。✅ 4. 支援肌肉代謝，改善葡萄糖利用糖尿病患者因代謝異常和胰島素抵抗，易發生肌肉流失（肌肉減少），尤其老年患者。優質蛋白質提供必需胺基酸，支援肌肉合成，增加肌肉量。肌肉是葡萄糖的主要儲存和利用場所，肌肉量增加可提高基礎代謝率和葡萄糖消耗，降低血糖。✅ 5. 抗發炎與保護心血管優質蛋白可降低發炎標記（如C反應蛋白），改善血管內皮功能，減少心血管並發症風險。這對糖尿病患者尤其重要，因為心血管疾病是其主要並發症之一。part2 中國糖尿病患者蛋白質補充的現狀中國糖尿病患者在補充優質蛋白質方面存在一些問題，整體現狀不容樂觀，具體如下：❌ 蛋白質攝入普遍不足：《中國居民營養與慢性病狀況報告》指出，中國第2型糖尿病患者中，約有90%以上有不同程度的蛋白質攝取不足。中國約68%的糖尿病患者存在「過度忌口」 現象，許多患者在嚴格限制主食的同時，也減少了蛋白質的攝入。❌ 飲食觀念存在誤區：許多醣尿病患者認為高蛋白意味著吃肉多，會升高血脂，或怕膽固醇高而不吃雞蛋，還有些患者擔心增加腎臟負擔而乾脆減少蛋白質攝取。這些錯誤觀念導致他們未能合理攝入優質蛋白。❌ 缺乏科學攝入方法：部分患者不清楚優質蛋白的合適攝取量和良好食物來源，也不懂得正確的進餐順序等。專家建議糖尿病患者每日每公斤體重需1-1.5g蛋白質，但現實中大部分患者連一半都達不到。此外，許多患者沒有將蛋白質均勻分配到三餐中，也未註意蛋白質與其他營養素的合理搭配。❌ 特殊患者族群存在認知偏差：對於糖尿病腎病變患者，有素食可避免加重腎臟負擔、絕對不能吃豆製品等誤區。實際上，素食中植物蛋白缺乏必需胺基酸，長期食用可能造成蛋白質營養不良，而豆製品中的蛋白質屬於優質蛋白，適量攝入有益健康。❌ 忽視優質蛋白的重要性：長期蛋白質缺乏會加重胰島素抵抗，影響血糖調節能力；但許多患者沒有意識到蛋白質在穩定血糖、促進胰島素分泌和增強基礎代謝率等方面的重要作用，未將補充優質蛋白放在重要位置，導致身體狀況變差，血糖更難控制。part3 六種優質蛋白推薦✅ 1. 雞蛋「雞蛋蛋黃膽固醇高，糖尿病患者不能吃」— 這是門診中最常見的飲食誤區之一。事實上，雞蛋不僅是性價比最高的優質蛋白來源，更是控製糖的好幫手。雞蛋含有人體所需的全部必需胺基酸，胺基酸組成與人體需求高度匹配，消化吸收率高達98%。雞蛋幾乎不含碳水化合物，餐後血糖反應極低，升糖指數（GI）接近0。更重要的是，雞蛋能增加飽腹感，延緩胃排空速度。要注意的是，蛋黃的營養遠比蛋白質豐富，含有優質蛋白、維生素D、膽鹼和葉黃素等，對預防糖尿病視網膜病變有幫助。對於膽固醇正常的糖尿病患者，每天吃1-2 個全蛋完全沒問題，不用刻意丟棄蛋黃。✅ 2. 瘦肉很多醣友一聽「吃肉」 就緊張，其實瘦肉是優質蛋白的重要來源，只要選對部位、控制量，完全可以放心吃。瘦肉中每100克含20-30克蛋白質，脂肪低（豬瘦肉3-5克，雞胸肉1-3克），富含鐵、鋅、B族維生素（B3、B6），支援代謝和免疫力。從控製糖角度來說，瘦肉的碳水化合物含量極低，適量食用不會造成血糖大幅波動。而且瘦肉中的蛋白質飽腹感強，能減少對高糖食物的渴望。建議每周吃4-5次，每次100-120克（手掌大小）。✅ 3. 魚類（鱸魚、草魚、黃花魚）魚類是糖尿病患者優質蛋白的理想來源，許多常見魚類蛋白質含量在15%-20% 之間，脂肪含量低且多為不飽和脂肪酸，尤其是Omega-3 脂肪酸，對心血管健康格外有益。從控製糖角度來看，魚類的升糖指數極低（多數GI＜10），消化吸收過程溫和，不會造成血糖大幅波動。魚肉中的優質蛋白能增強飽腹感，延緩胃排空，與主食搭配食用可降低混合膳食的血糖反應。魚類每100克含18-20克蛋白質，脂肪適中（鱸魚1～2克，草魚5克），部分含Omega-3（如黃花魚），富含維生素D、硒，支援心血管及骨骼健康。建議每周吃2-3次，每次100～150公克。不過要注意高尿酸或痛風患者慎選小型魚類（如黃花魚）。✅ 4. 豆類（黃豆、黑豆、綠豆）豆類包括黃豆、黑豆、鷹嘴豆、扁豆等，是植物蛋白中的佼佼者，蛋白質含量普遍在20%-36% 之間，且富含膳食纖維、B 族維生素和礦物質，是糖尿病患者的理想食物。由於豆類含有豐富的膳食纖維（每100 克約含15-20 克）能延緩碳水化合物吸收，低升糖指數（GI 多在20-30 之間）可避免血糖驟升，而優質植物蛋白能提供持久飽腹感。建議每周吃3-4次，每次50-80克（煮熟）。✅ 5. 堅果類（花生、核桃、杏仁）堅果如杏仁、核桃、腰果、花生等，雖然熱量較高，但富含優質蛋白（含量約10%-25%）、不飽和脂肪酸和膳食纖維，是糖尿病患者的優質零食選擇。其中每100克含15-25克蛋白質，富含單不飽和脂肪酸和Omega-3（核桃），碳水化合物10-15克，GI低。建議每日吃10-15克，大概掌心一小把（花生10-15粒、核桃3-5瓣、杏仁8-12粒）。✅ 6. 豆腐及豆製品（豆腐、豆乾、豆皮）豆腐是咱們中國的傳統食材，也是糖尿病患者補充植物性蛋白質的首選。它含有人體必需的8 種氨基酸，且富含膳食纖維和鈣，是植物蛋白中的優質選擇。研究表明，經常食用豆製品的糖尿病患者，胰島素敏感性比不食用豆製品的患者高。這是因為豆腐中的大豆蛋白和膳食纖維能延緩碳水化合物的吸收，降低餐後血糖上升速度。豆製品每100公克含8-10公克蛋白質，脂肪2-5公克，碳水化合物1-2公克，富含鈣、鐵。建議每周吃3-5次，每次100-150公克。要注意高尿酸患者慎用。part4 一些注意事項糖尿病患者補充優質蛋白是控製糖過程中不可或缺的一環，但是有些注意事項也得給大家說說，只有掌握正確用法才能最大限度發揮食物的作用。✅ 1、要控制總量：每日蛋白質攝取量約1.0-1.2克/公斤體重，過量可能增加腎臟負擔。對於有糖尿病腎病變的患者，蛋白質攝入量需要根據腎功能情況調整，最好諮詢醫生或營養師。✅ 2、注意烹調方式：優先選擇蒸煮、燉煮、涼拌等方式，避免油炸、紅燒（高油高糖）。控制每日鹽攝取量在5克以內，預防高血壓等並發症。✅ 3、均勻分配：要將蛋白質均勻分配到三餐中，不要集中在某一餐吃。✅ 4.特殊患者族群要特別注意：對於糖尿病腎病變患者，不要誤以為素食能避免加重腎臟負擔，也不要認為絕對不能吃豆製品。實際上，素食中植物蛋白缺乏必需氨基酸，長期食用可能造成蛋白質營養不良，而豆製品中的蛋白質屬於優質蛋白，適量攝入有益健康，但具體攝入量需要醫生根據病情確定。 （李主任講逆糖）

有一種野菜，經常在鄉間田野、路旁溝邊出現，因為其有著極高的營養價值，被人稱為“長壽菜”。它就是生命力旺盛的野菜——馬齒莧。馬齒莧又叫螞蚱菜、五行草、馬莧、五方草等，除了自然長出來的，現在也有很多人工種植的馬齒莧，我們可以在農貿市場、菜市場裡看到它的身影。馬齒莧富含什麼營養價值？怎麼吃？一起瞭解↓↓↓01 馬齒莧的營養價值馬齒莧是一種多肉植物，有著肥厚多汁的葉片，色澤翠綠，看上去似乎平平無奇。由於它生長迅速，容易繁殖，長期以來一直被視為雜草。它的生命力極強，即使在乾旱、鹽鹼地依然可以存活，在中國東北、山東、福建等不同地區都有廣泛分佈。近年來，隨著人們對健康飲食的重視，馬齒莧的營養價值逐漸被發掘，它成為一種受關注的養生蔬菜。■ ω-3脂肪酸馬齒莧最突出的營養價值，就是ω-3脂肪酸含量非常高。植物性食物中，ω-3脂肪酸的含量很少，100克鮮馬齒莧葉約300~400毫克ω-3脂肪酸，這個含量比鱸魚和帶魚還要高，大約是帶魚含量的2倍。ω-3脂肪酸，對於人體生長、發育、預防多種心血管疾病及維持健康的免疫系統至關重要。由於飲食中ω-3脂肪酸普遍缺乏，很多人會把馬齒莧進行栽培食用。對於不吃魚並且沒有額外吃魚油、藻油的人，馬齒莧是補充ω-3脂肪酸的優質食物。■ 蛋白質每100克馬齒莧中，蛋白質含量高達2.3克左右，在植物性食物中屬於較高水平，可以媲美扁豆、豆角等鮮豆類蔬菜，還是冬瓜的7.7倍、白蘿蔔和南瓜的3.3倍、鮮芸豆和圓茄子的2.9倍。■ 維生素馬齒莧的維生素含量也相當可觀，特別是維生素C，每100克中含有約23毫克，和維生素C豐富的柑橘水果水平相當，更是西梅的16.4倍，另外還是番茄的1.6倍、小油菜的3.3倍、絲瓜的5.75倍，遠超許多常見的水果和蔬菜。維生素C作為一種強效的抗氧化劑，能夠保護身體免受自由基的損害，預防多種疾病。除了維生素C，馬齒莧還富含β-胡蘿蔔素、維生素E等抗氧化劑，這些成分在保護視力、皮膚健康和免疫功能等方面都具有重要作用。■ 礦物質礦物質方面，馬齒莧的鈣含量豐富，每100克中含有約87毫克的鈣，是不錯的補鈣蔬菜。它富含鉀（494毫克/100克）和鎂（68毫克/100克），這些礦物質對降血壓和心臟健康都有好處。除了以上營養突出外，馬齒莧含有去甲腎上腺素，這種物質可以促進胰島素的分泌，有助於降低血糖。另外，馬齒莧裡“黏黏糊糊”的成分其實是多糖，多糖同樣有助於延緩血糖的上升速度。02 馬齒莧該怎麼吃？馬齒莧的水分含量高達90%以上，吃起來多汁爽口。和多數野菜不同的是，馬齒莧本身沒有苦味或澀味，微微有一些鹹味和酸味，所以福建等地會把馬齒莧叫作“酸菜”。馬齒莧的吃法有很多種——可以焯水後涼拌，或者用干辣椒、蒜末爆炒，爽口下飯。也可以將馬齒莧和雞蛋做成香煎小餅，或者混合在一起炒，香味撲鼻。還可以把它做成蒸菜，或者做成包子、餃子、餡餅、窩窩頭等。03 吃馬齒莧要注意兩件事■ 草酸含量高，要焯水馬齒莧中含有較高含量的草酸，含量高達1460毫克/100克，這種物質在人體內容易與鈣結合形成草酸鈣沉澱，影響鈣的吸收和利用，會增加結石的風險。因此，在食用馬齒莧之前應將其放入開水焯燙，去除大部分草酸。■ 不要亂吃野生的馬齒莧，存在重金屬超標風險路邊野生的馬齒莧受到汽車尾氣、農藥等污染物的污染，可能存在重金屬超標或其他有害物質殘留的風險。這些有害物質進入人體後可能對身體造成損害，因此應避免食用路邊野生的馬齒莧。另外，需要注意的是，想吃馬齒莧，建議去正規商超購買，不建議在野外、公園採摘，它與太陽花等一些植物有點像，不認識的人容易混淆，誤食可能會引起腸胃不適，引發中毒風險。 (人民日報)

左至右三位營養師 黃千芮、嚴美瑜、高敏敏。圖／白袍聯盟＆出色出版提供 快節奏的現代生活裡，高工時與壓力常常讓人喘不過氣，許多人都因此忽視了均衡飲食、照顧好身體的重要性，經常受邀健康座談節目的「超人氣營養師」高敏敏指出飲食與人體健康息息相關，尤其是與碳水化合物、脂肪並稱人體三大營養元素的蛋白質，更是舉凡在日常飲食亦是增肌減脂上都扮演著無可替代的重要角色。 近日，白袍聯盟(創新聯合)執行長廖柏宇與出色文化出版社一同合作出版營養師書籍本身著有數本營養保健暢銷書籍的高敏敏營養師連袂同為白袍聯盟成員的「美姬營養師」嚴美瑜與「草食營養師」黃千芮共同推出專為現代人飲食管理設計的《蛋白質革命》一書，該書彙整了三位營養師們豐富的臨床實例並輔以詼諧有趣的圖解，以深入淺出的方式帶領讀者認識優質蛋白質的來源以及如何將其靈活地運用在日常飲食之中，甫經推出即受到營養師輕食創辦人江欣樺營養師、台灣代謝症候群健康促進協會理事長 郭展維醫師、東元綜合醫院資深副院長 簡基城博士、前榮總蘇澳分院副院長 虞希正博士、臺安醫院新陳代謝科主任醫師 林毅欣醫師、急診醫學專科 許瑞峰醫師、社團法人筋膜健康發展協會理事長 黃瑞欣、台灣亞太健康管理協會榮譽理事長 蔡志一等專業人士一致推薦。 合著作者之一的「美姬營養師」嚴美瑜表示自己在執業之餘熱愛瑜珈，甚至斜槓成為瑜珈教練，本業是營養師的她在運動飲食方面更是有自己的一套方法；嚴美瑜營養師將人體比喻成一棟房子，206塊骨頭就是支撐房子的鋼筋，而由蛋白質組成的肌肉則是水泥，兩者缺一不可；運動前後的攝取有助於提高運動表現以及促進能量的恢復，因此會嚴美瑜營養師建議民眾在運動前60分鐘可以進食一份如優格、香蕉等好消化且富含蛋白質的小點心，運動後補充鮮奶、飯糰、地瓜等具優質蛋白質的食物，避免涉入高脂肪、高糖，讓運動更加有效、恢復更加迅速。

“歐米伽未來研究所”關注科技未來發展趨勢，研究人類向歐米伽點演化過程中面臨的重大機遇與挑戰。將不定期推薦和發佈世界範圍重要科技研究進展和未來趨勢研究。（點選這裡查看歐米伽理論） 近日，國際頂級科學雜誌《自然》線上發佈了中國科學家領銜發起、十八位兩院院士和十八國科學家團隊聯合署名的人體蛋白質組導航國際大科學計畫（Proteomic Navigator of the Human Body，簡稱“π-HuB”計畫）白皮書。 這標誌著該計畫在重大科學問題凝練和全球合作共識凝聚方面取得重大突破，其主要科學目標和實施路徑被國際主流科技界正式認可，意味著中國在該領域的研究實力已躋身世界前列，更預示著生物醫學領域即將迎來一場深刻的革命性變革。 在生命科學的宏大敘事中，人體宛如一座神秘而複雜的微觀宇宙，細胞是其中的星辰，蛋白質則是星辰閃爍的光芒，照亮了生命活動的每一個角落。隨著科技的持續進步，科學家們不斷探索人體奧秘的新徵程，人體蛋白質組導航計畫（π-HuB）應運而生，它猶如一把精準的手術刀，試圖剖析人體蛋白質組的複雜網路，為醫學發展帶來革命性的突破。