1. 药食同源功能食品全生命周期研发与转化
科学问题：如何基于全生命周期需求与医学机制，解析药食同源成分的多靶点协同效应，开发适配心血管疾病、抗衰老及肿瘤的精准功能食品？
研究内容：
多靶点机制解析：
心血管：筛选菌菇类等食药同源物质，结合冠心病队列验证颈动脉斑块缩小效应；
抗衰老：利用线虫和类器官模型解析多糖等激活自噬通路机制，开发延缓认知衰退等功能食品；
肿瘤营养：针对肿瘤营养需求，设计化疗适配免疫配方。
AI驱动开发 ：
构建多目标优化模型生成疾病特异性配方（如心血管“降脂-抗炎-血管保护”三联配方）；
临床转化：
依托北大附属医院临床营养科网络开展RCT研究，目标3年内获批特医食品批号3-5项；
建立“实验室-类器官-临床”三级转化链，缩短研发周期50%。
2. 数据驱动的精准营养管理技术建立
科学问题：如何整合多组学指标与跨模态大数据，构建基于代谢内稳态的精准营养评估、预测与干预技术体系？
研究内容：
多组学指数开发：
融合代谢组、微生物组、基因组与临床数据，筛选动态平衡指数等标志物；
构建“代谢弹性指数”（血糖/线粒体动态平衡）和“疾病易感指数”（基因-营养交互模型）。
智能干预技术：
开发数字孪生模型预测个性化膳食效果（可穿戴设备实时监测血糖/酮体）；
应用知识图谱与强化学习生成场景化处方（如高盐敏感基因人群低钠膳食方案）；
AI反馈机器人动态优化依从性（运动不足时自动增加膳食纤维推荐）。
3. 全生命周期营养健康知识图谱构建与应用
科学问题：如何系统整合生命各阶段营养数据，构建动态知识图谱并实现个性化健康管理？
研究内容：
知识图谱构建：
结构化10万+营养-疾病关联（如维生素D缺乏与骨质疏松、膳食纤维与菌群多样性）；
应用图神经网络挖掘潜在关联（如青春期铁摄入不足与成年认知衰退的非线性关系）。
个性化推荐系统：
开发“营养数字孪生”模型（融合LC-MS代谢组数据与可穿戴设备实时监测）；
全周期管理APP精准推荐（更年期植物雌激素摄入、老年肌肉衰减干预方案）。
跨生命周期机制解析：
解析婴幼儿维生素D水平对老年心血管钙化的远期影响；
建立中年营养延缓端粒损耗的预测模型。
