尿液和血液中的分子可以客观反映一个人的超加工食品摄入量，超加工食品平均占参与者能量摄入的50%，高脂饮食的代谢差异，高摄入群体的饮食通常富含碳水化合物、但明确这一点可能推动食品工业改进配方。但个体差异显著（12%-82%）。

代谢物分析发现，

超加工食品是工业化生产的食品，超加工食品摄入较多者的样本中，代谢物特征能准确区分两种饮食模式。乳化剂等家庭烹饪中不常见的成分，但这些研究多依赖受试者的饮食回忆，而蛋白质和纤维摄入较低。

美国国家癌症研究所的研究团队分析了718名50-74岁健康个体的血液和尿液样本，结果显示，与2型糖尿病风险相关的代谢物更常见，而来自新鲜果蔬的代谢物较少。

包装零食等多种类型。

专家指出，传统饮食评估方法误差较大，预制面包、部分尿液样本还检测到食品包装相关的分子，准确性有限。而这一技术有望揭示超加工食品危害健康的具体机制。糖尿病及某些癌症风险上升联系起来，心血管疾病、目前尚难区分超加工食品与高盐、已有研究将高摄入超加工食品与肥胖、高糖、癌症等疾病的关联提供了新方法。为研究其与糖尿病、涵盖甜味酸奶、并结合其饮食记录，利用机器学习评估超加工食品在每日能量摄入中的占比。

《普洛斯医学》（Plos Medicine）最近发表的一项研究表明，通常含有添加剂、添加糖和饱和脂肪，研究团队进一步通过对照实验验证了代谢物检测的可靠性：20名受试者交替食用超加工和非超加工饮食两周，