吃雞蛋增膽固醇?哈佛醫學生吃720顆親身實驗

近期,哈佛大學醫學專業學生諾維茨(Nick Norwitz)在一個月之內吃了720個雞蛋,用自身做健康實驗。(Nick Norwitz提供/Shutterstock)
近期,哈佛大學醫學專業學生諾維茨(Nick Norwitz)在一個月之內吃了720個雞蛋,用自身做健康實驗。(Nick Norwitz提供/Shutterstock)

【記者劉景燁/編譯】

一個月吃720個雞蛋——平均每天吃24個,然後看到LDL膽固醇(俗稱「壞膽固醇」)水平降低了18%。這是哈佛大學醫學專業學生諾維茨(Nick Norwitz)近期用自己的身體完成的實驗。

諾維茨擁有牛津大學生理學博士學位,目前在哈佛大學進修醫學。他在做完這項實驗之後說,不鼓勵像他這樣極端吃雞蛋,這顯然不是明智的長期飲食方式。他的實驗也並不具備突破性,因為早有研究顯示,膳食膽固醇對多數人的血液膽固醇不會造成重大影響。

不過,他的實驗體現了一種越來越受歡迎的新科研方式,就是用個人化、親身體驗的形式來進行實驗。這種研究方式被稱為「N=1」實驗,通常以有趣、簡單的方式,幫助人們理解重要的健康問題。

諾維茨今年9月9日發布了他的吃雞蛋研究影片,截至10月中旬,觀看量已近33萬。「這個影片實際上不是關於雞蛋的。這實際上是一次社會實驗,還有就是對於我和你們的反思練習。」他說。

諾維茨強調,雖然他吃了幾百個雞蛋之後,看到膽固醇水平降低了,但是不一定每個人都會得到同樣結果。比如膽固醇過度反應者,吃雞蛋後可能得到完全不同的結果。

提倡個人化醫學實驗

幾十年來,「隨機對照實驗」(randomized controlled trials, RCTs)已成為了醫藥研究的黃金標準。這類實驗的目標是發現大組人群的平均結果。隨機對照實驗儘管有助於改善治療方式,但也可能忽略個人之間的差異。所以,醫生開出的藥物或治療方式,即便對大量人群有效,也可能並不適合某一個人。

諾維茨說,「(傳統實驗)失去的是特異性和個人化。」他以吃雞蛋為例,希望告訴人們:找到對自己有效的方式。他也相信,未來的醫學研究可以用更加個體化的方式進行。

諾維茨的實驗目標,是測試極端的膳食膽固醇如何影響自己身體的LDL膽固醇水平。所以在30天之內,他每天吃24個雞蛋,總共吃了720個,也就是攝入了約13萬3,000毫克膽固醇。

與此同時,在前兩個星期,他維持極低碳水、高脂肪飲食,即類似「生酮療法」的飲食方式。這段時間,他的LDL水平降低了2%。這驗證了以往的研究,也就是膳食膽固醇對大多數人來說不太影響血液膽固醇。

在後兩個星期,諾維茨每天增加60克的淨碳水化合物——主要來源於香蕉、梅子等水果。這個小改變,讓他的LDL水平在月底降低了18%。

諾維茨說,他的體質屬於「瘦體質超反應者」(lean-mass hyperresponder),就是低碳水飲食會導致高LDL水平的體質。通過這次實驗,他體驗了自己的身體對高膳食膽固醇的反應程度,也證明了在他的體質條件下,即便增加少許淡水化合物,也能顯著降低LDL水平。

在生活中做「N=1」實驗

憑著他的吃雞蛋實驗,諾維茨已經成為了一名「網紅」。他希望通過這種方式,啟發人們做自己的健康實驗。

諾維茨說,很多人儘管還沒意識到,但其實已經在做健康實驗了,比如嘗試新的飲食種類、運動方式或間歇性斷食。他說,如果人們能更認真、更嚴格地進行這些嘗試,那麼就能讓其個人化實驗更具有科學意義。

個人化實驗的方法,諾維茨說,可以是試誤法,就是嘗試一種實驗策略,記錄其影響,然後根據結果改進實驗方法。

簡易的研究框架:

1. 找一個你關心的健康成果,比如改善睡眠;

2. 提出假設,預測哪些生活改變將影響上述成果;

3. 確定行動策略,以行動來驗證假設,比如在一個月之內不吃某種食物;

4. 追蹤和記錄數據,包括體徵情況、健康指標、主觀感覺等等;

5. 評估結果,自己在多大程度上改善了健康成果;

6. 調整實驗策略,根據實驗發現來改善或堅持之前的行動,找出最適合自己身體的行為方式。

此外,在開始實驗之前,最好先諮詢一下醫療專家,以了解健康指標和確保實驗安全。

「N=1」實驗的局限性

諾維茨也發現「N=1」實驗的局限性,尤其是在他成為網紅之後。他說,為了在社交媒體上博眼球,人們可能會過度簡化或錯誤解讀健康信息,或者製造聳人聽聞的消息。即便是他自己發布的研究成果,他說,他也無法控制觀眾是否能準確解讀。

同時,個人化的實驗,也容易受到安慰劑效應、個人偏見或混雜變量的影響,因而無法得出確切的結果。

因此這種實驗只能作為補充性的研究方法。諾維茨說,他希望吸引人們參與有意義的討論,增強大家對健康問題的好奇心和批判思維能力。◇

(原文刊登於英文大紀元「Harvard Med Student Eats 720 Eggs in 30 Days, Highlighting a Trend in N=1 Science」)

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