減肥是個永恆的話題，各種名目的“減肥方法”層出不窮，讓人無所適從。在減肥食譜裡， “

實際上，也有研究者比較過這兩種方法，結果卻是：經過12個月的減肥試驗，兩種食譜效果相差甚小，兩組人群的減肥結果沒有統計學差異[1]。不過，採用同一種方法的人群中，不同的人卻得到了迥異的結果——有的人減掉了25千克，有的人卻增加了5千克[2-4]。

這是不是因為，減肥效果與“體質”有關，不同的減肥食譜適合不同的人？

這是一個很有趣也很有現實意義的問題，不過迄今為止研究還不多。最新的一個大型研究認為，恐怕沒有這回事。

小樣本研究：基因型和胰島素敏感性可能有影響

一些小規模的初步研究顯示，同樣的減肥食譜在不同的人身上產生不同的結果，或許與他們之間基因型的不同有關[5,6]。研究者們識別出了三個與脂肪和碳水化合物代謝有關的基因。它們的不同組合，使得有些人對低脂肪飲食有更好的反應，有的人則對低碳水飲食反應更好，研究者分別稱兩組人為“低脂肪響應型”和“低碳水響應型”。有一項為期12個月的超重女性減肥研究發現，基因型與減肥食譜類型匹配的人，最後平均減了6千克，而基因型和減肥食譜不匹配的人，最後平均只減了2千克[5]。

此外，還有一些研究顯示：人體對胰島素的敏感性對減肥食譜的效果也有影響，胰島素抗性強的人就更適合低碳水飲食減肥[7-10]。

如果這些結果是真的，那麼只需要通過基因檢測確定自己的基因型，檢測血糖測試中的胰島素變化，就可以相應地選擇“高效”的減肥食譜，從而事半功倍。

可惜的是，這些研究的樣本都很小，只提供了一種值得進一步研究的推測，而不能作為結論。

大規模研究：“適合自己的減肥食譜”，恐怕只是一廂情願

最近，斯坦福大學的克里斯托弗·加德納（Christopher Gardner）等人進行了一項較大規模的隨機對照研究[11]來探索這個問題。他們招募了632位健康的成年超重志願者，隨機分成兩組，通過飲食指導課程讓他們分別遵循低脂肪和低碳水飲食，並檢測了他們的基因型和胰島素敏感性。

經過調查統計，研究者分析了志願者們的飲食組成。統計結果表明，在12個月的試驗中，期望減肥的志願者們普遍主動顯著降低了熱量攝入，平均降低幅度在500到600千卡之間。對志願者們的食譜分析顯示，低脂肪組比低碳水組平均每天少攝入28.4～46.2克脂肪（其中9.8～16.2克飽和脂肪）以及8.5～17.1克蛋白質，多攝入74.2～109克碳水化合物（其中4.1～7.5克膳食纖維和9.6～12.4克添加糖）。

也就是說，雖然兩組志願者的總熱量攝入差不多，但低脂肪組攝入的脂肪確實比較少，而低碳水組攝入的碳水化合物確實明顯要少。不過，他們攝入的各種營養素也都依然

經過12個月的堅持，共有479人完成了試驗，結果是：低脂肪組平均減掉了5.3千克，而低碳水組平均減掉了6.0千克。不過，兩組之間的差異沒有統計學意義——也就是說，這個0.7千克的差距是偶然性導致的，並不能說明低碳水飲食效果更好。

跟其他減肥試驗一樣，同一組內的不同人減肥結果相差巨大——減得最多的降了30千克，而另一個極端的人不僅沒減，反而增加了10千克。

進一步的統計分析發現，基因型和胰島素敏感性，對於兩種類型食譜的減肥效果並沒有展示出不同的影響。這意味著，根據基因型和胰島素敏感性來選擇“適合自己的減肥食譜”，恐怕只是一廂情願。

那為什麼同一組內的結果會有那樣大的差異呢？這項研究只是說明，以前認為的兩種最有可能的解釋沒有得到試驗的證實，並不能提供任何新的解釋。除了人體試驗中不可避免的個體差異，還需要指出：這個研究並沒有要求志願者控制熱量攝入，熱量攝入“平均降低幅度在500到600千卡之間”本身只是一個統計結果，有的人可能會降低得更多，有的人可能降低得少甚至增加，也未可知。

試驗還監測了兩類食譜對血液指標的影響。在做監測的指標中，低脂肪飲食對改善壞膽固醇指標顯示了更好的效果，而低碳水飲食也不甘示弱，在改善好膽固醇與甘油三酯的指標方面表現更佳。

參考文獻

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.

7. Cornier MA, DonahooWT, Pereira R, et al. Insulin sensitivity determines the effectiveness of dietary macronutrient composition on weight loss in obese women. Obes Res. 2005;13(4):703-709.

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.

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