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楼主  发表于: 2017-06-10 08:06

 考察是否蛋白质摄入量越大,导致的癌越多,以及是怎样导致的。

不知道怎么回事,在那个时候,我想起一些陈年往事。曾经和我们一起生活过多年的姑姑死于癌症。有几次我的姑夫把我和我的弟弟杰夫带到医院去看姑姑,虽然那时我很小,不明白发生了什么事情,但是我对病房门上那个大大的“C”字——癌记忆犹新。那时我想,长大以后一定要找到一个治疗癌症的办法。多年以后,我刚结婚没有几年,刚刚开始在菲律宾工作,我的岳母也死于结肠癌,当时她只有51岁。那时是我职业生涯的早期,我刚刚开始意识到在膳食和癌症之间可能存在某种关联。对我的岳母,我感到特别的歉疚。因为她没有医疗保险,没有得到很好的治疗。我夫人凯伦是我岳母惟一的女儿,她们的关系非常亲密。所有这些痛苦经历都坚定了我的职业选择。只要我的工作能让人们对这些可怕疾病的机制了解得更多、更深,我就愿意全身心地投入进去。
现在回想起来,那是我将研究重心转到膳食和癌症关系的开端。下定决心研究蛋白质与癌之间关系的那一刻,是我职业生涯的转折点。如果我想揭示这一机制,就只有通过大量的实验室研究,考察是否蛋白质摄入量越大,导致的癌越多,以及是怎样导致的。这也恰恰是我在以后多年工作中从事的研究。这项工作比我当初预想的要长得多,我的同事、学生和我共同做出了许多惊人的发现,而这些发现会让你反思当前的膳食。但更惊人的是,这些发现带来了更多的问题,而这些问题的答案将最终动摇营养和健康科学的基础。
 
科学的本质——继续研究,你需要了解什么?
 
  科学研究的证据实际上是非常晦涩的。和所谓的核心科学,如生物学、化学、物理学相比,在医学健康领域,如果你想找到绝对的证据,几乎是不可能的事情。研究的主要目标是确定哪些东西可能是真的。这是因为健康研究从本质上讲是一种统计学研究。你抛一个球出去,会不会落下来?没错,肯定是这样的,这就是物理。那么你每天吸四盒香烟,你会不会得肺癌呢?答案是:有可能。我们只能知道你比不吸烟得肺癌的可能性大得多,但是我们不知道你作为一个个体,是不是一定会得肺癌。
  营养学研究中,找出营养与健康的关系是非常不容易的事情。人有各种各样的生活方式,遗传背景各不相同,饮食习惯也不尽相同。实验室的一些先决条件,如经费限制、时间限制和检测误差,也会带来限制。最重要的是,食物、生活方式和健康三者之间通过如此复杂而又多方面的系统互相影响、相互作用,想找出关于某个因素和某种疾病的确定证据,几乎是不可能的,即使你的研究目标非常确定,即使你有无限多的研究时间和无穷多的研究经费。
  因为上述种种困难,我们在研究中采用了很多不同的策略。有时我们会考察某个假设性的原因,是否一定会产生某个假设性的结果。我们观察和测量各种人群之间摄入脂肪量的差异,然后观察和比较这种差异是否和乳腺癌、骨质疏松症或是其他疾病之间发病率的变化趋势吻合。我们会观察和比较患病人群和未患病人群的饮食有什么不同?我们观察和比较1990年和1950年的发病率有什么不同?我们还研究这种发病率的改变是否与饮食结构的变化相吻合。
  除了观察这些已经存在的差异,我们还会通过实验,并故意用一种假设性的治疗方法来对患者进行干预,看结果如何。我们会在做药物安全性和效价评估时进行干预实验,让一组试验对象服用药物,另外一组服用安慰剂(与药品外观、味道等相同、但完全没有疗效的物质)。但是膳食的干预实验要困难得多,特别是当试验对象不能留院观察的时候。因为这种情况下,所有受试对象必须自觉地严格遵照我们规定的食谱。
通过这些观察性和干预性的研究,我们开始将所有发现收集在一起,并权衡证据是支持还是反对某一假设。当证据很有力地支持一个设想,以至于似乎不能否定它时,我们就认为这种设想非常接近真实的情况。通过这种方法,我们对纯天然的以植物性食物为主的膳食做出了结论。正如你会读到的,那些试图通过一项或两项研究就得到最佳营养的绝对证据的人,会觉得非常失望或是接受不了。但是我相信,那些研究各种现有证据的价值、探索膳食与健康真实关系的人,会感到惊奇,并受到极大的启发。整合分析实验结果时,你必须注意以下几个概念。
 
相关性和因果性
 
  在很多研究论文中,有两个词出现的频率很高,一个叫做“相关性”,一个称作“关联性”,这两个词用于描述两个因素之间的关系,有时甚至用于说明因果关系。这是“中国健康调查”的特色,我们调查了65个县130个自然村的6500名成年人及其家庭成员,看是否存在不同膳食、生活方式和疾病模式。举例来说,如果肝癌发病率较高的人群中,蛋白质的摄入量也比较高,我们说蛋白质摄入量和肝癌发病率之间存在正相关关系。因为这个例子中,其中一个因子水平升高的时候,另外一个因子的水平也升高了。如果在肝癌低发人群中,蛋白质的摄入水平比较高,我们则说蛋白质摄入水平和肝癌发病危险两者之间存在负相关关系。换句话说,这两个因子的变化趋势是相反的,一个因子的水平升高时,另一个因子的水平下降。
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