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为什么同样的饮食，有人减肥，有人长胖？新研究给启示

你的肠道细菌会改变你 真正吸收 的卡路里，新模型已经证明这一点。研究人员开发了一个叫 DAMM 的新数学模型，用来追踪肠道细菌如何参与食物能量被身体吸收的过程——这是拥有 130 年历史的 Atwater 公式完全做不到的。

关键发现

  • 科学家提出了 DAMM 模型（Digestion 消化、Absorption 吸收、Microbial Metabolism 微生物代谢），按步骤跟踪食物从入口到大肠、再到排泄的整个能量流动，能把肠道菌群的作用算进去，而传统 Atwater 因子做不到这一点。
  • 在一个小规模、严格控制的试验中，DAMM 的预测精度约为 96%，明显优于 Atwater 的 88%，而且预测值更接近实际测量结果。
  • 在典型“西式饮食”条件下，Atwater 系统性低估了身体实际吸收的能量。研究者认为，这是因为该方法没有正确计算细菌在低纤维饮食中产生的短链脂肪酸所贡献的能量。
  • 一些产甲烷的肠道微生物似乎并不主要存在于粪便中，而是以生物膜的形式附着在肠壁上，这意味着常规的粪便微生物检测可能严重低估它们的数量。

为什么 4–4–9 公式可能不靠谱？

美国所有食品营养标签，基本都建立在同一组数字上：

  • 每克蛋白质 4 千卡
  • 每克碳水化合物 4 千卡
  • 每克脂肪 9 千卡

这套数字源自 19 世纪末的 Atwater 因子，当时是很重要的科学突破。但它隐含了一个简单粗暴的假设：人的消化系统就像一个“标准炉子”，对任何人、任何时候都一样工作。

新模型 DAMM 则认为，这种想象过于理想化。它把以下环节都纳入计算：

  1. 食物在上消化道被消化的情况；
  2. 小肠吸收了多少能量；
  3. 到大肠后，肠道细菌如何进一步分解尚未消化的食物（尤其是膳食纤维和抗性淀粉），并产生短链脂肪酸供身体再次吸收；
  4. 最后有多少能量被排泄掉。

传统 Atwater 公式基本把“细菌这一步”当成一个固定、通用的常数，而 DAMM 认为这一步既随饮食结构变化，也因个人差异而变化。

他们是怎么验证 DAMM 的？

研究团队利用了一项既有临床试验的数据，这个试验纳入了 17 名健康男女。每位参与者在随机顺序下吃两种完全不同的饮食，每人自己和自己对比，从而控制性别、年龄、种族等差异：

  • 一种是高纤维、富含抗性淀粉的全食物饮食：大量难被小肠消化的碳水，会进入大肠成为细菌的“燃料”。
  • 另一种是典型西式饮食：高度加工、低纤维。

两种饮食都根据每个人的能量需求精确配餐，在专门厨房制作，并严格监控执行度，遵从度超过 99%。每种饮食：

  • 先在家吃 11 天；
  • 再在配备代谢测量设备的机构内吃 11 天；
  • 中间用至少 14 天的“洗脱期”隔开。

在机构内，研究者通过以下方式测量参与者实际吸收的能量：

  • 连续 6 天收集粪便样本，计算排出的能量；
  • 在一间“房间大小”的代谢舱内，监测 23 小时的能量消耗和甲烷气体产生；
  • 使用可吞咽的电子胶囊测量食物在大肠的停留时间；
  • 对粪便样本进行基因检测，识别肠道内产甲烷微生物的群体。

然后，把 DAMM 和 Atwater 的预测值分别与这些实际测量结果对比。

旧公式 vs 新模型：差别有多大？

结果显示：

  • DAMM 的预测值与真实吸收能量之间的拟合度约为 96%；
  • Atwater 的拟合度约为 88%。

若用表示食物化学能量的单位 gCOD（化学需氧量）来衡量：

  • Atwater 的日均误差约为 22 个单位；
  • DAMM 的日均误差只有约 2.5 个单位。

在西式饮食上，Atwater 有一个明显、统计学上显著的偏差：

  • 它系统性低估了被吸收的能量。
    研究者推测原因是：在低纤维饮食下，肠道细菌仍然会产生短链脂肪酸，但老公式没有把这部分能量贡献算进去或算得太少。

微生物“藏”在生物膜里？这可能影响我们怎么看肠道菌群

并非每个人肠道里都有明显的产甲烷微生物。研究者发现，用粪便样本来估计这些微生物的数量时，模型预测的甲烷产量远低于代谢舱里实际测到的值——至少低一个数量级。

他们提出一个解释：

  • 许多产甲烷微生物可能并不主要“漂浮”在粪便中，而是以生物膜的形式附着在肠壁附近；
  • 常规的粪便检测会“看不见”这部分菌群，从而严重低估它们的真实数量。

当研究者在模型里人为假设“真实菌群数量”比粪便测到的要大得多时，预测效果显著改善，甲烷预测与实际测量的拟合度从极差提升到约 76%。

还有其他研究提示，某些产甲烷微生物与肥胖、厌食症等状况有关，但具体机制不清楚。如果这些菌是“贴着肠壁”生活，而不是混在粪便里，它们和人体的相互作用可能被标准粪便微生物组研究系统性低估。

为什么“同一套饮食，对不同人效果差这么多”？

我们已经知道，肠道微生物组的构成会随性别、年龄、种族、地理位置、遗传和健康状态变化。DAMM 的意义在于：

  • 不再把“微生物的贡献”当作一个对所有人都一样的常数；
  • 而是尝试根据菌群组成和饮食结构，动态计算它们对能量吸收的实际影响。

从理论上讲，这可能帮助解释：

  • 为什么同样的饮食，有人减肥，有人不变，有人甚至会增重。

不过，研究者也提醒：

  • 目前 DAMM 还没有在专门设计“减重/增重”的临床试验中验证；
  • 它只是第一个严肃尝试在数学上把“微生物–能量平衡”联系起来的模型，离实际用于临床还有距离。

重要免责声明（别当成减肥指南）

这整篇文章基于一项样本量很小（17 人）的研究，对象都是健康成年人：

  • 模型是在“维持体重不变”的试验条件下校准的，还不知道在减肥或增重情境下是否一样准确；
  • 产甲烷微生物相关部分需要用独立数据再次验证；
  • 目前的临床手段无法直接测量结肠对短链脂肪酸的吸收量，只能测到它们在粪便中的排出量，因此模型的某些假设仍是间接推断。

研究作者明确表示：

  • 这个模型目前不适合直接用于具体临床决策；
  • 这项工作不构成任何医疗或饮食建议。
    在调整饮食、体重管理或处理代谢问题前，仍应咨询专业的医疗人员。（原文）