英国生物样本库133,797人随访中位10.93年，期间记录654例新发动脉粥样硬化。按每日份数计算，摄入量最高四分位的一组风险高出40%；按每日克数计算，高出29%。

如果你每天的零食、速食与甜面包占比不低，别只算热量：先看配料表里有没有一长串家里不会用到的添加成分，再决定要不要把它留在餐盘里，把整食的份额补回来。

热量算得再细，也可能漏了一件事

很多人安排饮食时会把每一口都换算成热量，却很少问一句：这些食物在到我手上之前，被加工到什么程度。一项基于英国生物样本库（UK Biobank）的前瞻队列研究提示，超加工食品吃得多的人，新发动脉粥样硬化的风险更高，而且这条关联在调整多种混杂因素之后依然存在。

你以为算清热量就够了

你是不是也默认，只要总热量不超标，吃什么都可以？这项研究把13.4万余名参与者的饮食按加工程度分了级，再去看谁先出问题。结果把差距指向了食物的加工程度本身，而不是某一顿饭吃了多少。这条线索值得放在购物车层面看，而不只是放在体重秤上。

13.4万人，11年，654个新病例

13.4万人，随访中位10.93年：研究纳入133,797名基线时没有动脉粥样硬化的参与者，饮食用24小时膳食回顾记录，并按NOVA（按加工程度把食物分为四级的分类体系）划分。中位随访10.93年，期间记录到654例新发动脉粥样硬化，病例来自住院记录与死亡登记。

吃得最多的那组，风险高40%：调整多变量后，按每日份数计算，最高四分位组与最低组相比风险高出40%（风险比1.40，95%置信区间1.12至1.75，P值0.003）；按每日克数计算，最高组高出29%（风险比1.29，95%置信区间1.03至1.60，P值0.024）。剂量反应曲线呈单调上升，摄入越多，风险越高。

血里筛出30种代谢物与25种蛋白：研究还在子集中做了核磁共振代谢组与血浆蛋白组分析，筛出与超加工食品相关的分子特征：30种代谢物与25种蛋白，主要落在脂蛋白、能量代谢、炎症与内分泌通路。部分标志物在多变量调整与多重检验校正后，仍与新发动脉粥样硬化相关。

同一种吃法，肝脏那边也有账：另一项系统综述与Meta分析把结局延伸到非酒精性脂肪肝：纳入9项研究、250,349名参与者，超加工食品摄入最高组风险升高26%（合并比值比1.26，95%置信区间1.16至1.37）；其中红肉与加工肉（6项研究）为1.70，含糖饮料（3项研究）为1.50。[来源：Total ultra-processed food intake and selected food-group exposures in relation to non-alcoholic fatty liver disease: a systematic review and meta-analysis]

40%（超加工食品最高四分位，动脉粥样硬化）→ 29%（按克数计，同一结局）→ 26%（非酒精性脂肪肝，9项研究、250,349人），其中红肉与加工肉为1.70、含糖饮料为1.50。同一类食物，在两套独立数据里都留下了痕迹。

把”超加工”这三个字认出来

1 超加工食品摄入最高组，动脉粥样硬化风险高出40%，这是13.4万人、中位随访近11年的前瞻数据。

2 代价不止血管一处：脂肪肝的系统综述给出26%的升高，红肉加工肉与含糖饮料的关联更强。

3 这是观察性研究，不能读成超加工食品会直接带来动脉粥样硬化；那份Meta分析也提示，”一刀切回避所有超加工食品”并不被现有数据直接支持，更值得优先减少的是红肉加工肉与含糖饮料。

① 设计局限：前瞻队列只能提示关联，残余混杂与随时间变化的混杂仍可能存在。
② 饮食测量：24小时膳食回顾属自我报告，随访期短，可能带来暴露错分并稀释关联。
③ 人群外推：英国生物样本库以白人中老年、相对健康人群为主，外推需谨慎。
④ 组学探索：代谢组与蛋白组分析属探索性质，识别出的分子特征需要外部重复验证。
⑤ 分类口径：NOVA分类依赖对加工程度的判断，不同研究对同一食物的归类可能不一致。

参考资料：Zhao Y, Li Y, Liu X, et al. Ultra-processed food consumption and atherosclerosis risk: a prospective cohort study of UK Biobank. Frontiers in Nutrition（2026）. https://doi.org/10.3389/fnut.2026.1925613；Chen D, Li L, Zhang C. Total ultra-processed food intake and selected food-group exposures in relation to non-alcoholic fatty liver disease: a systematic review and meta-analysis. Frontiers in Nutrition（2026）. https://doi.org/10.3389/fnut.2026.1876449