春天又开始讨论减肥问题了。
到底是吃高碳水化合物低脂食物有利于健康，还是吃低碳水化合物高脂饮食有利于健康？这个问题也许永远没有答案。因为除了营养素供能比的差异之外，还有其他太多太多的影响因素。
这里给大家分享一项新研究（太长，请耐心。看不下去就拉到最后）
为了探索这个问题，研究者也是够拼的，把20名受试者请到研究中心生活了一个月时间。把能想到的各种指标都测了，包括在代谢室里测能量消耗。
受试者是超重肥胖的健康年轻人，男女各半。他们交叉食用极端低碳水和极端低脂肪的饮食方式。一种饮食方式先吃两周，再换一种吃两周，先后顺序是随机的。
热量是超过身体需求的，三餐之外还可以随意吃零食，可以吃到吃不下为止。
两种饮食方式差距真的很大：
一个是几乎全部为植物性食品的高碳水化合物低脂饮食，碳水化合物供能比高达75.2%，脂肪供能比为10.6%，血糖负荷是85；（40年前，中国多数人的生活就是碳水供能比高达65%~75%）食物体积大，膳食纤维多，热量密度低。
一个是动物性食品占61%的高脂肪低碳水化合物饮食，碳水化合物供能比只有9.9%，脂肪供能比高达74.6%，血糖负荷只有6。（它是标准的生酮饮食）食物体积小，膳食纤维少，热量密度高。
两种吃法虽然内容迥异，但蛋白质供能比差不多，分别是14.2%和15.7%。毕竟蛋白质是人人需要的。omega-6和omega-3脂肪酸的比例也差不多。
同时，他们都尽量吃天然食物，高度加工食品较少（只占总能量的32%和26%）。这提示他们的微量营养素供应是基本正常的。
结果怎样呢？尽管实验中供应的食物极为丰富，没有任何节食措施，居然两种吃法都让受试者的体重有所下降，而没有想象中的上升......（可见，不饥饿也能减肥！）
从过程来看，两种膳食的趋势正相反。
高碳水极低脂肪的膳食，开头几天体重还微微上升，然后就稳定下降了。
反过来，高脂肪极低碳水的膳食，开头体重迅猛下降，然后下降越来越少。
从降低体重来说，是极低碳水饮食降低更多（约1.7 vs 1.1公斤）。
但是，高碳低脂膳食几乎没有减少肌肉重量。而低碳高脂饮食后，肌肉流失超过1.5公斤。
高碳低脂膳食组的脂肪下降了约0.7公斤，而低碳高脂组的体脂降低很少，体重下降主要来自肌肉流失。
检测发现，低碳高脂组的尿酸、尿素氮和血氨水平都明显上升了，这也侧面印证了肌肉分解的情况。而高碳低脂组的尿酸、尿素氮和血氨水平几乎没变化。
（当然，低碳高脂组的实际摄入热量比高碳低脂组明显更高，所以总蛋白质摄入也较多，肝脏的工作负担重一些。膳食中嘌呤较多，产生的尿素和尿酸略多一些也是可以理解的。短期吃还不至于有问题，长期的话，需要慎重评估身体处理代谢废物的能力。）
从血糖水平来看，高碳低脂饮食开头有上升，然后稳定下来；而低碳高脂饮食变化不太大（本来也没吃什么碳水化合物嘛）。
和实验前相比，高碳低脂组的胰岛素分泌量还变小了（用C肽评价），说明吃了这么多碳水化合物，居然胰岛素敏感度还上升了！
低脂高碳组呢，胰岛素分泌下降更多。
但是，做个葡萄糖耐量实验，就发现了真相——
高碳低脂组的葡萄糖耐量好！高脂低碳组明显是葡萄糖耐量受损了。同样的葡萄糖吃进去，无论是平均葡萄糖水平，还是2小时葡萄糖水平，都是高碳低脂组的更低。出现葡萄糖耐量不合格的人，也是高脂低碳组要多（9人 vs 3人）。（原本在实验之前糖耐量都是合格的）。
换句话说，不吃碳水，反而会造成葡萄糖耐量下降。（是身体代谢葡萄糖的能力用进废退？还是因为肌肉的损失？）
此外，高脂低碳组还出现了其他不太理想的变化：
血尿酸水平升高了。这是生酮饮食的一个常见副作用，一点都不意外。
游离脂肪酸水平升高了。支链氨基酸水平升高了。按以往研究证据，这两个指标都与胰岛素抵抗风险有关联。
此外，高脂低碳后，三碘甲状腺原氨酸（T3）下降了，促甲状腺激素（TSH）水平上升了。而高碳低脂组的T3没变化，TSH还略有下降。
高碳低脂饮食的其他优点包括：总胆固醇（TC）水平下降了，低密度脂蛋白胆固醇（LDL-c）水平下降了，是高密度小颗粒致病性强的LDL-c组分下降了。炎症指标CRP也显著下降了。
唯一不良结果，就是甘油三酯水平略有上升。
可能大家有点看累了。我简单总结一下：
对没有重大疾病、消化吸收功能正常、超重肥胖的年轻人来说，基于植物性饮食、天然食物、大量膳食纤维的超高碳水化合物超低脂肪膳食，对健康减脂是有益的，安全性高，无损胰岛素敏感性，对降低血胆固醇水平有帮助。
而极低碳水化合物极高脂肪的生酮饮食，是有一定代谢风险的。降低胰岛素敏感性，增加血尿酸水平，容易造成肌肉流失。
细读文献就能感觉出来，研究人员多少是有点预设立场的。因为，凡是有关极低碳水饮食的负面结果，以及有关高碳水饮食的正面结果，他们要么是轻描淡写，甚至连图表都不做，隐藏在文字当中；要么就是虽然列出了结果，但略过不谈，不去深入讨论。
所以，看营养学的研究文献，仅仅看摘要、看科学新闻报道，是不行的......要仔细看数据，看实验细节，带着独立思考去理解和分析实验结果。
这个研究发表于Nature Medicine上（2021, vol. 27, 344-353）。
