你是“易胖体质”?BMJ:好好吃饭一样能瘦!

2018-01-19 15:51:16

所属分类:正确减肥(关注肥胖)

本文提要:

■ 你变胖了:那就全怪基因不好?

■ 健康饮食:阻击基因肥胖倾向!

■ 高危人群:改变饮食效果更好!

■ 快快行动:消灭可恶的小肚子!

1你变胖了:那就全怪基因不好?

肥胖是一种受到许多因素影响的疾病,具有一定的遗传倾向,但往往也需要环境因素适合才能发生[1]。中国唐朝以胖为美的风气,瑙鲁人的“节俭理论”[2],近代出现的垃圾食品[3],逐渐被鉴定出的肥胖易感基因[4],每一个都可能在为你身上的肥肉“添砖加瓦”[5]。

Fig 1.1 许多因素都影响肥胖的发生[5]

虽然很多种假说都想要解释你为啥就有了个小肚子,然而到目前为止,并没有一种假说能够独自解释肥胖的起源。

不过,在诸多理论中,大家最喜欢的莫过于“基因”对于肥胖的影响了。

的确,随着全基因组关联分析(GWAS)等技术的发展,越来越多与体重指数(body mass index, BMI)或者肥胖相关的基因位点被发现[4],从早些年被描述的FTO[6]、MC4R[7]等基因,到最近一口气发了三篇Nature Genetic的基因ADCY3[8-10],越来越多的遗传因素被认为与肥胖相关。

Fig 1.2 一系列与BMI或肥胖相关的基因位点[4]

然而,大家最爱这一理论,可能主要是因为它能够“甩锅”!

- 真羡慕他!吃那么多还是那么瘦!

- 那你容易胖还不少吃点。

- 我是喝水都会胖的体质呀!

可是丝毫不考虑吃得多不多,吃得健不健康,有了小肚子就直接全怪基因合理吗?

最近发表于BMJ的一项研究[1]或许可以解答大家的疑惑。

Fig 1.3 近日发表于BMJ的研究揭示了饮食和基因对于肥胖的影响[1]

这项研究纳入了8828名女性和5218名男性,分别来自于护士健康研究(Nurses’ Health Study, NHS)与卫生专业人员随访研究(Health Professionals Follow-up Study, HPFS)。研究人员分别采用了三种健康的饮食方式AHEI-2010、DASH和AMED对参与者的饮食进行打分,并测定了77种与BMI相关的基因位点作为肥胖遗传易感性评分的依据。在1986-2006年,长达二十年的随访时间里,研究人员每四年测定一次参与者的体重及BMI,并最终通过这些数据计算出了饮食对于肥胖遗传风险的影响。

接下来就让我们看看,好好吃饭到底能不能抵消基因的“先天不足”,让我成为一个苗条的人?


2健康饮食:阻击基因肥胖倾向!

这项研究[1]告诉你:可以!

——即使不幸带有肥胖易感基因,也通过保持健康的饮食方式,减轻基因的影响,防止BMI及体重增加,保持原来的体重!

Fig 2.1 饮食能够影响基因相关的BMI变化[1]

研究发现,基因的确能够影响到参与者的体重,每增加10个肥胖相关的风险等位基因,体重就会上升0.05 kg(SE 0.03),相应地BMI会上升0.02 kg/m2(SE 0.01)。高风险人群与低风险人群相比,其BMI变化受AHEI-2010饮食评分的影响更大,其中在分数降低时的变化较分数升高时更大(0.12 vs -0.03)。同样,在DASH饮食评分中也可以观察到相同的变化,但在AMED中则没有。这提示AHEI-2010和DASH饮食更可能影响到基因相关的BMI及体重变化。

Fig 2.2 AHEI-2010及DASH饮食的评分与基因相关的BMI变化更相关[1]

更为具体的数据也支持这一看法,AHEI-2010评分降低的参与者每增加10个肥胖风险基因的BMI变化为0.07 kg/m2(SE 0.02),而评分上升的参与者BMI变化则为-0.01 kg/m2(SE 0.02),分别相当于体重改变了0.16 kg(SE 0.05)或-0.01 kg(SE 0.05)。AHEI-2010评分变化与基因相关的BMI变化的关系颇为显著(P < 0.001),DASH饮食与之的关系则较弱(P = 0.01),AMED饮食则与之没有明显联系(P = 0.33)。

这告诉我们,想要通过饮食阻击肥胖,遵循AHEI-2010或DASH饮食的建议可能会更有效!

3高危人群:改变饮食效果更好!

不仅如此,祸兮福之所倚

——对于那些带有肥胖高危基因的人群,保持健康饮食习惯的“后天努力”能够更有效地改善不良基因的“先天不足”对于体重增加的影响!

Fig 3.1 肥胖高危人群应是更有效(原文图例有误)[1]

结果显示,AHEI-2010评分每上升1个SD,对于肥胖遗传风险不同的参与者,相应的BMI变化由高风险的-0.18 kg/m2(SE 0.01),到中等风险的-0.14 kg/m2(SE 0.01),到低风险的-0.12 kg/m2(SE 0.01)依次降低,提示饮食干预对于肥胖高风险人群的影响更大。与之类似,DASH饮食评分每上升1个SD,对于肥胖遗传风险不同的参与者,相应的BMI变化也由高风险到低风险依次降低,而在AMED饮食中则没有发现相似的现象。

Fig 3.2 水果、蔬菜、长链n-3脂肪酸脂肪酸和反式脂肪与基因相关的BMI变化关系显著[1]

研究还进一步分析了各种具体的食物对于阻击肥胖基因的不同贡献。

结果发现,具体食物的摄入每增加1个SD,对于基因相关的BMI变化的影响分别为水果(β = −0.05, 95%CI −0.08 ~ −0.02; P = 0.001)、蔬菜(β = −0.04, 95%CI −0.07 ~ −0.02; P = 0.002)、长链n-3脂肪酸(β = −0.02, 95%CI −0.04 ~ −0.001; P = 0.037)和反式脂肪(β = 0.04, 95%CI 0.01~ 0.07; P = 0.015)。换句话说,水果、蔬菜和长链n-3脂肪酸能够阻击基因对于肥胖的影响,而反式脂肪则有推波助澜的作用。除此之外,在其他研究中还发现,含糖饮料[11,12]和油炸食品[13]同样能够放大肥胖风险基因对于体重增加的促进作用。

看来,那些健康饮食建议绝不是空穴来风啊!


4快快行动:消灭可恶的小肚子!

以后就再也不能一边说自己是“易胖体质”,一边还胡吃海喝了!

相关的报道[14]和评论[15]也指出,这一研究揭示了饮食干预能够影响到肥胖风险基因相关的体重增加,并且发现了对于那些肥胖风险较高的人群,饮食调整还格外有效。尽管饮食干预对于肥胖遗传风险的改善从数据上看并不大,但对我们仍然是一种鼓励。即使不幸拥有了容易变胖的基因,也不能轻言放弃。通过保持良好的饮食习惯,这一风险甚至可以得到逆转。面对那些好吃又便宜的不健康的食品,我们需要学会抵御它的诱惑,从而改善自己体重增加的风险。

基因已经无法改变,那就在吃饭上多花点心思吧!

Reference

[1] Tiange Wang, Yoriko Heianza, Dianjianyi Sun, et al. (2018). Improving adherence to healthy dietary patterns, genetic risk, and long term weight gain: gene-diet interaction analysis in two prospective cohort studies. BMJ, 2018;360:j5644. doi: 10.1136/bmj.j5644.

[2] Neel, J. V. (1962). Diabetes mellitus: a "thrifty" genotype rendered detrimental by "progress"?. Bulletin of the World Health Organization, 14(8), 353.

[3] Ezzati M, Riboli E. (2013). Behavioral and dietary risk factors for noncommunicable diseases. N Engl J Med 2013;369:954-64. doi:10.1056/NEJMra1203528

[4] ElSayed Moustafa, J. S., & Froguel, P. (2013). From obesity genetics to the future of personalized obesity therapy. Nature Reviews Endocrinology, 9(7), 402-13. doi: 10.1038/nrendo.2013.57.

[5] A. Qasim, M. Turcotte, R. J. de Souza, et al. (2018). On the origin of obesity: identifying the biological, environmental and cultural drivers of genetic risk among human populations. Obesity Reviews, 19, 121–149, February 2018. doi: 10.1111/obr.12625.

[6] Dina, C. et al. (2007) Variation in FTO contributes to childhood obesity and severe adult obesity. Nat. Genet. 39, 724–726.

[7] Meyre, D. et al. (2009). Genome-wide association study for early-onset and morbid adult obesity identifies three new risk loci in European populations. Nat. Genet. 41, 157–159. doi: 10.1038/ng.301.

[8] Grarup N, Moltke I, Andersen MK, et al. (2018). Loss-of-function variants in ADCY3 increase risk of obesity and type 2 diabetes. Nature Genetics, Published online: 08 January 2018. doi: 10.1038/s41588-017-0022-7.

[9] Siljee JE, Wang Y, Bernard AA, et al. (2018). Subcellular localization of MC4R with ADCY3 at neuronal primary cilia underlies a common pathway for genetic predisposition to obesity. Nature Genetics, Published online: 08 January 2018. doi: 10.1038/s41588-017-0020-9.

[10] Saeed S, Bonnefond A, Tamanini F, et al. (2018). Loss-of-function mutations in ADCY3 cause monogenic severe obesity. Nature Genetics, Published online: 08 January 2018. doi: 10.1038/s41588-017-0023-6.

[11] Qibin, Q., Chu, A. Y., Kang, J. H., Jensen, M. K., Curhan, G. C., & Pasquale, L. R., et al. (2012). Sugar-sweetened beverages and genetic risk of obesity. New England Journal of Medicine, 367(15), 1387-96. doi: 10.3945/ajcn.115.12605227465381.

[12] Brunkwall, L., Chen, Y., Hindy, G., Rukh, G., Ericson, U., & Barroso, I., et al. (2016). Sugar-sweetened beverage consumption and genetic predisposition to obesity in 2 swedish cohorts12. American Journal of Clinical Nutrition, 104(3), 809-815. doi:10.3945/ajcn.115.12605227465381.

[13] Qi, Q., Chu, A. Y., Kang, J. H., Huang, J., Rose, L. M., & Jensen, M. K., et al. (2014). Fried food consumption, genetic risk, and body mass index: gene-diet interaction analysis in three us cohort studies. Bmj, 348(11), g1610. doi:  10.1136/bmj.g161024646652.

[14] Marlene Busko. Healthy Diet Bests Bad Genes, Thus Genes 'No Excuse' for Obesity, Medscape, Jan 12, 2018. Available at: https://www.medscape.com/viewarticle/891244 Last assessed on 2018-01-16.

[15] Louisa J Ells, Alessandro Demaio, Nathalie Farpour-Lambert. (2018). Diet, genes, and obesity, Genetic predisposition to obesity is no barrier to successful weight management. BMJ 2018;360:k7. doi: 10.1136/bmj.k7.