肥胖流行的污染理论

这是我在浏览器选项卡中打开的一篇论文的摘要；我不记得我在哪里遇到过它。我认为这是一篇不错的论文，但它也有 63 页长，对于那些不会以其他方式解决它的人来说，似乎值得一提纲。 Scott 在 For, then against, High-saturated-fat diets 中得出结论，肥胖危机似乎意味着三个答案之一：减轻体重真的很难，而前几个世纪的人们生活真的很艰难，这就是为什么很少有人肥胖的原因然后。它是“由影响微生物组的塑料或抗生素或类似的东西引起的”。首先，有理由对这篇论文保持警惕：两位作者（同姓）似乎都没有适用领域的专业知识，而且它似乎是在 Computer Modern Roman 中设置的，几乎不是期刊投稿的风格。所以它来自传统专业知识之外。 （我在这里也没有任何专业知识。）考虑到这一点，本文首先提出了一系列关于肥胖的具有挑战性的事实。 （参考原文：）它是新的。一百年前，肥胖症非常罕见（约占人口的 1%），但有很多人吃饱了，从我们的角度来看，他们吃了很多发胖的食物。

这不仅仅是新的，它似乎在 1980 年左右突然开始。“今天，意大利、法国和瑞典的肥胖率约为 20%。 1975年，世界上没有一个国家的肥胖率超过15%”。它仍然变得更糟。它在新闻中较少，但如果有的话，它在美国正在加速。尽管美国人自 2000 年以来显着减少糖和碳水化合物的摄入量，但情况仍然如此。不仅仅是人类：实验室动物和野生动物似乎也随着时间的推移变得越来越胖。 （让我感到惊讶，但偶然的检查似乎证实，这确实是评论论文所注意到的。）超市里的垃圾食品使老鼠变胖的效果远远超过给它们提供更多的任何常量营养素。不知何故，垃圾食品不仅仅是糖、蛋白质和脂肪的总和。节食会在数周或数月内适度减轻体重，但随着时间的推移，体重会恢复。有很多人在寻找有效的饮食，但在大量人群中它们都是一样的。 “是暴饮暴食造成的！”，他们哭了。但是受控的过度喂养研究（从 1970 年代开始——爆炸前）很难让人体重增加，一旦过度喂养停止，他们就会迅速减轻体重。 （这是反对滞后理论的证据。）“这是缺乏锻炼”，他们喊道。但让人们运动似乎并没有显着减轻体重，尽管投入了大量金钱和精力进行运动，肥胖仍在蔓延。

“这是吃太多脂肪造成的”，响起。但是几十年前，美国人为了回应有关脂肪的危害的信息而减少了他们的脂肪摄入量，但并没有帮助。低脂饮食也不是很有效。 “这是太多的糖/碳水化合物”，你听到了。但美国人近年来减少了糖和（更普遍的）碳水化合物的摄入量，这也无济于事。 Gary Taubes 的研究有点像哑炮。在这一部分，所有的东西都有一个狩猎采集部落。我对这一证据线有点怀疑，因为这些小群体可能已经进化到可以忍受他们特定的环境，但是，如果你想要一群零肥胖率的人吃 60%+ 或 60%+胖子，这篇论文为你准备了一份。他们有充足的食物，他们只是快乐地生活并保持苗条。接下来，论文确定大脑对体重有一定程度的稳态调节。您可能会损害大脑的特定部分并导致肥胖。或者你可能有遗传缺陷，导致脂肪细胞不产生瘦素，从而导致食欲不振。 （但是给超重的人添加瘦素不起作用。）现在这篇论文提出了它的论点：这一切都是由一种微妙的毒药引起的！其生产在 1980 年之前真正起飞，并且正在增加或具有生物累积性。节食不起作用，因为这不是节食问题。超市食品比任何大量营养食品更容易使老鼠发胖，因为超市食品含有更多的污染物。野生动物越来越胖，因为它们也在吃。生活在海平面意味着你的水源流动得更远，吸收了更多的水，这就是为什么海拔高度与肥胖不相关。有许多药物会导致体重增加，而且似乎是通过作用于大脑来实现的，因此这些东西可能存在。这并不是第一篇表明某些化学物质会导致该问题的论文，但这篇论文通过说它是主导因素来区分自己。详细列出了三个特定的化学品家族以供考虑：抗生素；全氟烷基和多氟烷基 (PFAS)；和锂。都有模棱两可的证据。

抗生素肯定会使动物变胖，但它们对人类的消耗量是否也一样？如果是这样，为什么使用牲畜脂肪多的地方不比使用少的地方多？为什么纯素饮食对减肥没有魔力？ PFAS 是一个由数千种研究不足的化学物质组成的家族，但它们并没有在合理的水平上明显地导致人类体重增加。但他们肯定无处不在。锂显然确实会导致人类体重增加，但是人们接触到的锂量是否会增加，并且它们的量是否足以导致体重增加？该论文还指出，事情更糟，因为化学物质在环境和动物中会产生复杂的作用。您不仅要考虑制造的化学品，还必须担心它们可能变成的一切。这篇论文以科罗拉多州的一家工厂为例，该工厂制造“战争材料”并向工厂周围的地下释放了一些化学物质。化学物质通过地下水传播到几英里外的农场需要数年时间。在那段时间里，他们反应形成了 2,4-D，一种除草剂，它杀死了这些农场的庄稼。 （未反应的化学物质也很讨厌。）转向应该完全归咎于我的猜测，而不是论文：似乎任何影响肥胖调节的化学物质都可能朝着肥胖的方向这样做.有几种药物针对大脑并导致体重增加，但导致体重显着下调的安全药物较少。 （如果有几种这样的药物，很多人会服用它们。）相反，导致体重减轻的药物通常会导致身体能量浪费，而不是改变体重调节：DNP 导致热量流失，或 SGLT2 抑制剂导致葡萄糖排泄。因此，我们可能面临多种次要因素影响脂肪调节的情况，但总体影响是针对肥胖的，因为任何影响都倾向于朝着这个方向发展。导致体重下调的一个明显例子是吸烟。 （虽然我们不会称其为“安全”。）我想知道这篇论文是否过度关注在 1980 年之前的流行度发生了阶段性变化的东西。它可能在过去几十年中一直在稳步发展，但 40% 的60 年代/ 70 年代吸烟的美国成年人隐藏了一段时间。如果我们假设某些环境因素导致了肥胖问题的很大一部分，那么我们将如何测试它？它很可能是多种因素的总和，鉴于与海拔的相关性，其中一些因素可能会在水中携带。似乎需要一群超重的人愿意消费专门提供的水（来自蒸馏）和某种原始食物来源。至少 PFAS 的半衰期是在人类中以年为单位来衡量的，因此受试者必须长时间遵守这种被禁饮食。为了有对照组，我们必须（双盲）用环境上合理的候选化学物质污染原始食物，我猜？这会通过任何 IRB 吗？这篇论文包含更简单的实验，比如让科威特改变其海水淡化过程，或者更合理地让一家汽车修理厂更换润滑脂，但除非我们很幸运并且一个因素占主导地位，否则这些只会产生部分答案。

环境假说主要是一种排除性假说，本文就是一个很好的例子。 （尽管对于超出自己专业知识范围的任何复杂技术论点，人们都应该具有重要的认识论谦逊。）而且我什至没有涵盖所有内容！论文继续讨论矛盾反应和厌食症的发生！如果这个摘要引起了兴趣，那么里面还有更多内容。如果我们假设某些环境因素导致了肥胖问题的很大一部分，那么我们将如何测试它？假设您无法运行数十年的 RCT 或说服整个国家大幅改变其水资源政策（听起来有点棘手？），您正在寻找的统计灵丹妙药是方差成分分析。您需要一个等价于遗传力的方差分量分析，但针对水/肥胖。这是一个完美的匹配：你有一个非常高维的测量（饮用水和食品的 GC-MS），你无法观察到它的成分，因为你甚至不知道有多少比哪些（比如原始污染物可能会在此过程中发生反应的未知化学物质**），直接预测/回归将失败，因为它需要大量荒谬的数据（特别是考虑到他们概述的统计问题），并且您的原始研究问题不是“在哪里是大海捞针”，但“这个大海捞针到底有没有针”。在行为遗传学中，如果你根据基因相似性和表型相似性绘制成对的人，你会发现两者相似的人倾向于聚集；性状越具有遗传性，它们就越聚集。您可以针对非“遗传”的相似性执行此操作。方差分量的想法是从直接关联/回归水中的特定化学物质水平转变，试图测量每种化学物质对肥胖症的确切直接影响，转而询问，“就整体水化学成分而言，有多相似？ “相似的远或瘦的人？胖人的化学光谱看起来很相似，瘦人的光谱看起来相似吗？它们是否共同变化和聚类？“将水 GC-MS 视为一种指纹或高维总结。它不需要包含实际的关键数据点，只需要很多相关/代理（例如，您可以在叶子上发光，它就会起作用！）。重点不是直接测量罪魁祸首，而是间接测量数据点的距离；也许化学物质 A 出现而化学物质 B 没有清楚地显示出来，而 B 是真正的原因，但只要化学物质 A 与化学物质 B 相关（也许它是不同的反应产物，或者只是被制造或使用与 B 密切相关） )，那么您会看到脂肪族的水谱往往很接近（因为 A），并且您将有强有力的证据表明“水中有东西”，因为在劣质水聚集的地方脂肪族会聚集在一起。所以，你会做一些事情，比如记录 10,000 人的 BMI，抽取他们的饮用水样本，GC-MS（理想情况下，但可以使用许多其他分析技术，也许这里有些会更好，我会推迟到该主题的任何实际分析化学家），然后插入混合线性模型。您可以根据需要插入协变量（家族/系谱以联合建模遗传遗传力、邮政编码、年龄、性别、当地采矿/工厂、GC-MS 检测到的已知有害污染物，诸如此类）。这可以在多个层次上完成：嵌套在家庭中、区域内、国家内等的个人。 水谱和 BMI 之间的协方差量衡量水的含量可以解释的方差量，并取决于测量错误等等，鉴于遗传遗传力限制了水遗传力可以解释多少，你应该得到<30%。根据大多数肥胖理论，很难理解为什么人们会预测不同于 0%* 的水遗传力，尤其是如果已经将海拔/社会经济地位/家庭/地区作为协变量（这应该涵盖所有明显的混杂因素，例如“也许受污染的水只是生活在贫困地区/附近有采矿/贫困的代表”），因此任何> 0％都是高度可疑的。

这不需要任何 RCT（或任何类型的干预）、纵向数据集、数以百万计的 n 或大多数拟议测试的任何障碍。您只需要肥胖/水样的横截面。个人水平是理想的，但如果地理单位在足够多的单位中可用（个人 n 比 k 更嘈杂，但也更容易获得高统计能力），那么使用地理单位也很有用。这甚至可能已经存在！饮用水经常因多种原因进行检测，肥胖健康数据是几乎所有相关研究中收集的标准医学数据；所以应该有很多可能的交叉引用。 * 你也可以用食物来做到这一点，但我专注于水，因为水每天都更加稳定，食物结果会模棱两可。一天的食物仍然不能很好地代表个人消费（也许你的妻子在家做饭很健康，但你在办公室吃加工过的垃圾，样本来自周末），所以它提供了一个非常糟糕的整体饮食测量化学签名。如果你证明肥胖具有很大的食物遗传性，这将被视为证明“看到了吗？糖/脂肪/卡路里/高可口加工导致一切，就像我们一直说的！”，并且是弱证据最好是污染。 ** 它们还提出了相互作用和非线性响应的问题。当然，这些也是行为遗传学中的问题，特别是支配性/上位性，并且可以在水环境中类似地处理：“狭义”与“广义”遗传力涵盖简单的加法与相互作用，您可以做像 DeFries- Fulker，我认为，用于非线性响应。我的猜测是，污染主要是“累加”的，出于与遗传学倾向于“累加”类似的潜在原因：许多相互作用只是常数，因为它们是在固定的化学背景下完成的，而混杂的相互作用平均会产生累加效应。但这种事情只有在完成了简单的工作之后才需要担心。你有没有见过甚至听说过一个肥胖的人不吃超可口的食物？ （也就是说，他们只吃味道自然、未加工的“健康”食品）。这对我来说似乎是奥卡姆剃刀式的扩展。我们的一些新口味/质地组合非常有益，以至于它们很容易克服自然停止信号，导致大多数（在不同程度上）热量消耗过多，从而导致一些体重增加。一项让参与者每天摄入 1000 卡路里的饮食过剩的研究发现，一些参与者在研究过程中增加了 14 公斤脂肪（我认为是 3 个月），其他人仅增加了 4 公斤。正如人们所料，一个人对有害热量过剩影响的脆弱性存在遗传变异，而且一个人对超可口食物的易感性也可能存在遗传变异。我希望看到的研究是让肥胖者在 3 个月内无限制地只吃天然食物。他们可以加盐和香料，但不能加油，绝对不能加糖。饮食将是瘦肉、水果、蔬菜和豆类（不确定允许吃坚果是否是个好主意，因为它们的卡路里含量极高，但从技术上讲，根据此定义，它们应该被允许）。

如果这不起作用，我会感到惊讶。在这个模型下，我认为超可口的食物等同于对肥胖人群的成瘾药物。就像你有酗酒的不良表型一样，你应该完全避免饮酒，如果你有过度食用超可口食物的不良表型，以及将那些额外的卡路里转化为脂肪的不良表型，你应该避免超可口食物。海拔高度相关性似乎特别表明饮用水是罪魁祸首，并提出了一项简单而直接的研究，可以一劳永逸地解决这个问题：随机分配一组家庭，要么在他们的水龙头上安装反渗透过滤器，要么不，然后跟踪这些家庭中的人是否变得肥胖。我检查了这项研究是否已经进行，据我所知，还没有。有研究随机安装了反渗透过滤器，但他们正在检查其他东西并且没有跟踪人们的体重。海拔高度的另一个影响是大气层，有证据表明海拔高度降低重量的有效成分是稀薄的大气层。例如，“一项关于老鼠的研究发现，它们在被运送到派克峰后一天吃的量减少了 58%，并且在两周后仍然每天减少了 16%。”直接影响强烈表明它不是由水源中的任何东西引起的。有关处理这一点的作者，请参阅论文的第 6 页。这当然是一个潜在的解释，但美国的肥胖地图似乎确实表明，在密西西比盆地的河口比在西海岸更糟糕，尽管它们都在海平面上。反渗透过滤器在一些水质较硬的地方已经更常见（并决定在市政层面软化它不会具有成本效益）。如果有关于水硬度和肥胖程度的细粒度数据，那至少可以提供一点信号。哦，呵呵——看来这篇论文是“Slime Mold Time Mold”系列博客的总结？猜猜我可以阅读这篇论文跳到最后，因为还没有全部发布。 :P

Adderall（和其他类似的兴奋剂）可以抑制食欲。它们不是作为食欲抑制剂开处方的好选择，因为它们具有其他主要作用，而且它似乎不会影响每个人，但它们确实有效。有一段时间我有一个理论，即“饮料中的糖不与大块食物搭配”会在没有人脑/任何注意的情况下增加卡路里，并且当达到正确的卡路里消耗水平时，饱腹感机制就会启动。这里的原型研究将涉及仔细测量一个人每周消耗多少卡路里，C，然后 C/3500 是随着时间的推移他们每周应该增加多少磅。我不知道这是不是真的，但我开始重新调整我对食物的习惯和感受，试图让我的个人 C“在我自己的习惯和选择时接近于零”，这似乎足够接近了。如果我现在只想“喝”，我会尽量只喝水或牛奶。不总是。有时我发现自己很想喝橙汁，但我会先尝试吃其他类似的水果，然后再喝一杯美味可口的柠檬酸味糖水。在这一部分，所有的东西都有一个狩猎采集部落。我有点怀疑......