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减肥是个永恒的话题，各种名目的“减肥方法”层出不穷，让人无所适从。在减肥食谱里， “低脂肪饮食”与“低碳水饮食”是最常见的两类。有的人说“脂肪是肥胖的根源”，恨不得荤腥不沾；有的人则反其道而行之，践行“生酮饮食”，尽量避开碳水。

实际上，也有研究者比较过这两种方法，结果却是：经过12个月的减肥试验，两种食谱效果相差甚小，两组人群的减肥结果没有统计学差异^[1]。不过，采用同一种方法的人群中，不同的人却得到了迥异的结果——有的人减掉了25千克，有的人却增加了5千克^[2-4]。

这是不是因为，减肥效果与“体质”有关，不同的减肥食谱适合不同的人？

这是一个很有趣也很有现实意义的问题，不过迄今为止研究还不多。最新的一个大型研究认为，恐怕没有这回事。

高脂肪低碳水的“生酮饮食法”一度十分流行，但它真有奇效吗？图片来源：pixabay

小样本研究：基因型和胰岛素敏感性可能有影响

一些小规模的初步研究显示，同样的减肥食谱在不同的人身上产生不同的结果，或许与他们之间基因型的不同有关^[5,6]。研究者们识别出了三个与脂肪和碳水化合物代谢有关的基因。它们的不同组合，使得有些人对低脂肪饮食有更好的反应，有的人则对低碳水饮食反应更好，研究者分别称两组人为“低脂肪响应型”和“低碳水响应型”。有一项为期12个月的超重女性减肥研究发现，基因型与减肥食谱类型匹配的人，最后平均减了6千克，而基因型和减肥食谱不匹配的人，最后平均只减了2千克^[5]。

此外，还有一些研究显示：人体对胰岛素的敏感性对减肥食谱的效果也有影响，胰岛素抗性强的人就更适合低碳水饮食减肥^[7-10]。

如果这些结果是真的，那么只需要通过基因检测确定自己的基因型，检测血糖测试中的胰岛素变化，就可以相应地选择“高效”的减肥食谱，从而事半功倍。

可惜的是，这些研究的样本都很小，只提供了一种值得进一步研究的推测，而不能作为结论。

大规模研究：“适合自己的减肥食谱”，恐怕只是一厢情愿

最近，斯坦福大学的克里斯托弗·加德纳（Christopher Gardner）等人进行了一项较大规模的随机对照研究^[11]来探索这个问题。他们招募了632位健康的成年超重志愿者，随机分成两组，通过饮食指导课程让他们分别遵循低脂肪和低碳水饮食，并检测了他们的基因型和胰岛素敏感性。

经过调查统计，研究者分析了志愿者们的饮食组成。统计结果表明，在12个月的试验中，期望减肥的志愿者们普遍主动显著降低了热量摄入，平均降低幅度在500到600千卡之间。对志愿者们的食谱分析显示，低脂肪组比低碳水组平均每天少摄入28.4～46.2克脂肪（其中9.8～16.2克饱和脂肪）以及8.5～17.1克蛋白质，多摄入74.2～109克碳水化合物（其中4.1～7.5克膳食纤维和9.6～12.4克添加糖）。

也就是说，虽然两组志愿者的总热量摄入差不多，但低脂肪组摄入的脂肪确实比较少，而低碳水组摄入的碳水化合物确实明显要少。不过，他们摄入的各种营养素也都依然在合理范围之内，可称健康的低脂肪饮食和健康的低碳水饮食。

经过12个月的坚持，共有479人完成了试验，结果是：低脂肪组平均减掉了5.3千克，而低碳水组平均减掉了6.0千克。不过，两组之间的差异没有统计学意义——也就是说，这个0.7千克的差距是偶然性导致的，并不能说明低碳水饮食效果更好。

跟其他减肥试验一样，同一组内的不同人减肥结果相差巨大——减得最多的降了30千克，而另一个极端的人不仅没减，反而增加了10千克。

进一步的统计分析发现，基因型和胰岛素敏感性，对于两种类型食谱的减肥效果并没有展示出不同的影响。这意味着，根据基因型和胰岛素敏感性来选择“适合自己的减肥食谱”，恐怕只是一厢情愿。

请注意，这个研究中，两组志愿者的饮食结构虽然不同，但各营养素都在合理范围之内。图片来源：pixabay

那为什么同一组内的结果会有那样大的差异呢？这项研究只是说明，以前认为的两种最有可能的解释没有得到试验的证实，并不能提供任何新的解释。除了人体试验中不可避免的个体差异，还需要指出：这个研究并没有要求志愿者控制热量摄入，热量摄入“平均降低幅度在500到600千卡之间”本身只是一个统计结果，有的人可能会降低得更多，有的人可能降低得少甚至增加，也未可知。

试验还监测了两类食谱对血液指标的影响。在做监测的指标中，低脂肪饮食对改善坏胆固醇指标显示了更好的效果，而低碳水饮食也不甘示弱，在改善好胆固醇与甘油三酯的指标方面表现更佳。

简而言之，不管是减肥还是改善血液指标，低碳水饮食与低脂肪饮食都难分高下——在合理的范围内控制热量，才是根本。（编辑：odette）

参考文献

1. Johnston BC, Kanters S, Bandayrel K, et al. Comparison of weight loss among named diet programs in overweight and obese adults: a meta-analysis. JAMA. 2014;312(9):923-933.
2. Gardner CD, Kiazand A, Alhassan S, et al. Comparison of the Atkins, Zone, Ornish, and LEARN diets for change in weight and related risk factors among overweight premenopausal women: the A TO Z Weight Loss Study: a randomized trial. JAMA. 2007;297(9):969-977.
3. Sacks FM, Bray GA, Carey VJ, et al. Comparison of weight-loss diets with different compositions of fat, protein, and carbohydrates. N Engl J Med. 2009;360(9):859-873.
4. Shai I, Schwarzfuchs D, Henkin Y, et al; Dietary Intervention Randomized Controlled Trial (DIRECT) Group. Weight loss with a low-carbohydrate, Mediterranean, or low-fat diet. N Engl J Med. 2008; 359(3):229-241.
5. Kornman KS, Gardner CD. Genetic phenotypes predict weight loss success: the right diet does matter. Paper presented at: joint conference of the 50th Cardiovascular Disease Epidemiology and Prevention and Nutrition, Physical Activity, and Metabolism; March 2-3, 2010; San Francisco, CA.
6. Stanton MV, Robinson JL, Kirkpatrick SM, et al. DIETFITS study (Diet Intervention Examining The Factors Interacting With Treatment Success): study design and methods. Contemp Clin Trials. 2017;53:151-161.
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8. Ebbeling CB, Leidig MM, Feldman HA, et al. Effects of a low-glycemic load vs low-fat diet in obese young adults: a randomized trial. JAMA. 2007;297(19):2092-2102.
9. Pittas AG, Das SK, Hajduk CL, et al. A low-glycemic load diet facilitates greater weight loss in overweight adults with high insulin secretion but not in overweight adults with low insulin secretion in the CALERIE Trial. Diabetes Care. 2005;28(12):2939-2941.
10. McClain AD, Otten JJ, Hekler EB, et al. Adherence to a low-fat vs low-carbohydrate diet differs by insulin resistance status. Diabetes Obes Metab. 2013;15(1):87-90.
11. Gardner CD, Trepanowski JF, Del Gobbo LC, et al. Effect of Low-Fat vs Low-Carbohydrate Diet on 12-Month Weight Loss in Overweight Adults and the Association With Genotype Pattern or Insulin SecretionThe DIETFITS Randomized Clinical Trial. JAMA. 2018;319(7):667–679.