糖與體重的關係

本文轉載自中央研究院研之有物，泛科學為宣傳推廣執行單位。

• 採訪撰文／田偲妤
• 美術設計／蔡宛潔

AI 的誕生，文理缺一不可

人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱 AI）在 21 世紀的今日已大量運用在生活當中，近期掀起熱議的聊天機器人 LaMDA、特斯拉自駕系統、AI 算圖生成藝術品等，都是 AI 技術的應用。多數 AI 的研發秉持改善人類生活的人文思維，除了仰賴工程師的先進技術，更需要人文社會領域人才的加入。

中央研究院「研之有物」專訪院內人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員，帶大家釐清什麼是 AI？文科人與工程師合作時，需具備什麼基本 AI 知識？AI 如何應用在人文社會領域的工作當中？

詩詞大對決：人與 AI 誰獲勝？

一場緊張刺激的詩詞對決在線上展開！人類代表是有「AI 界李白」稱號的蔡宗翰研究員，AI 代表則是能秒速成詩的北京清華九歌寫詩機器人，兩位以「人工智慧」、「類神經」為命題創作七言絕句，猜猜看以下兩首詩各是誰的創作？你比較喜歡哪一首詩呢？

答案揭曉！A 詩是蔡宗翰研究員的創作，B 詩是寫詩機器人的創作。細細賞讀可發覺，A 詩的內容充滿巧思，為了符合格律，將「類神經」改成「類審經」；詩中的「福落天赦」是「天赦福落」的倒裝，多念幾次會發現，原來是 Google 開發的機器學習開源軟體庫「Tensor Flow」的音譯；而「拍拓曲」則是 Facebook 開發的機器學習庫「Pytorch」的音譯，整首詩創意十足，充滿令人會心一笑的魅力！

相較之下，B 詩雖然有將「人工」兩字穿插引用在詩中，但整體內容並沒有呼應命題，只是在詩的既有框架內排列字句。這場人機詩詞對決明顯由人類獲勝！

由此可見，當前的 AI 缺乏創作所需的感受力與想像力，無法做出超越預先設定的創意行為。然而，在不久的將來，AI 是否會逐漸產生情感，演變成電影《A.I. 人工智慧》中渴望人類關愛的機器人？

AI 其實沒有想像中聰明？

近期有一則新聞「AI 有情感像 8 歲孩童？Google 工程師爆驚人對話遭停職」，讓 AI 是否已發展出「自我意識」再度成為眾人議論的焦點。蔡宗翰研究員表示：「當前的 AI 還是要看過資料、或是看過怎麼判讀資料，經過對應問題與答案的訓練才能夠運作。換而言之，AI 無法超越程式，做它沒看過的事情，更無法替人類主宰一切！」

會產生 AI 可能發展出情感、甚至主宰人類命運的傳言，多半是因為我們對 AI 的訓練流程認識不足，也缺乏實際使用 AI 工具的經驗，因而對其懷抱戒慎恐懼的心態。這種狀況特別容易發生在文科人身上，更延伸到文科人與理科人的合作溝通上，因不了解彼此領域而產生誤會與衝突。如果文科人可以對 AI 的研發與應用有基本認識，不僅能讓跨領域的合作更加順利，還能在工作中應用 AI 解決許多棘手問題。

「職場上常遇到的狀況是，由於文科人不了解 AI 的訓練流程，因此對 AI 產生錯誤的期待，認為辛苦標注的上千筆資料，應該下個月就能看到成果，結果還是錯誤百出，準確率卡在 60、70% 而已。如果工程師又不肯解釋清楚，兩方就會陷入僵局，導致合作無疾而終。」蔡宗翰研究員分享多年的觀察與建議：

如果文科人了解基本的 AI 訓練流程，並在每個訓練階段協助分析：錯誤偏向哪些面向？AI 是否看過這方面資料？文科人就可以補充缺少的資料，讓 AI 再進行更完善的訓練。

史上最認真的學生：AI

認識 AI 的第一步，我們先從分辨什麼是 AI 做起。現在的數位工具五花八門，究竟什麼才是 AI 的應用？真正的 AI 有什麼樣的特徵？

基本上，有「預測」功能的才是 AI，你無法得知每次 AI 會做出什麼判斷。如果只是整合資料後視覺化呈現，而且人類手工操作就辦得到，那就不是 AI。

蔡宗翰研究員以今日常見的語音辨識系統為例，大家可以試著對 Siri、Line 或 Google 上的語音辨識系統講一句話，你會發現自己無法事先知曉將產生什麼文字或回應，結果可能正是你想要的、也可能牛頭不對馬嘴。此現象點出 AI 與一般數位工具最明顯的不同：AI 無法百分之百正確！

因此，AI 的運作需建立在不斷訓練、測試與調整的基礎上，盡量維持 80、90% 的準確率。在整個製程中最重要的就是訓練階段，工程師彷彿化身老師，必須設計一套學習方法，提供有助學習的豐富教材。而 AI 則是史上最認真的學生，可以穩定、一字不漏、日以繼夜地學習所有課程。

AI 的學習方法主要分為「非監督式學習」、「監督式學習」。非監督式學習是將大批資料提供給 AI，讓其根據工程師所定義的資料相似度算法，逐漸學會將相似資料分在同一堆，再由人類檢視並標注每堆資料對應的類別，進而產生監督式學習所需的訓練資料。而監督式學習則是將大批「資料」和「答案」提供給 AI，讓其逐漸學會將任意資料對應到正確答案。

學習到一定階段後，工程師會出試題，測試 AI 的學習狀況，如果成績只有 60、70 分，AI 會針對答錯的地方調整自己的觀念，而工程師也應該與專門領域專家一起討論，想想是否需補充什麼教材，讓 AI 的準確率可以再往上提升。

就算 AI 最後通過測試、可以正式上場工作，也可能因為時事與技術的推陳出新，導致準確率下降。這時，AI 就要定時進修，針對使用者回報的錯誤進行修正，不斷補充新的學習內容，讓自己可以跟得上最新趨勢。

在了解 AI 的基本特徵與訓練流程後，蔡宗翰研究員建議：文科人可以看一些視覺化的操作影片，加深對訓練過程的認識，並實際參與檢視與標注資料的過程。現在網路上也有很多 playground，可以讓初學者練習怎麼訓練 AI，有了上述基本概念與實務經驗，就可以跟工程師溝通無礙了。

AI 能騙過人類，全靠「自然語言處理」

AI 的應用領域相當廣泛，而蔡宗翰研究員專精的是「自然語言處理」。問起當初想投入該領域的原因，他充滿自信地回答：因為自然語言處理是「AI 皇冠上的明珠」！這顆明珠開創 AI 發展的諸多可能性，可以快速讀過並分類所有資料，整理出能快速檢索的結構化內容，也可以如同真人般與人類溝通。

著名的「圖靈測試」（Turing Test）便證明了自然語言處理如何在 AI 智力提升上扮演關鍵角色。1950 年代，傳奇電腦科學家艾倫・圖靈（Alan Turing）設計了一個實驗，用來測試 AI 能否表現出與人類相當的智力水準。首先實驗者將 AI 架設好，並派一個人操作終端機，再找一個第三者來進行對話，判斷從終端機傳入的訊息是來自 AI 或真人，如果第三者無法判斷，代表 AI 通過測試。

換而言之，AI 必須擁有一定的智力，才可能成功騙過人類，讓人類不覺得自己在跟機器對話，而這有賴自然語言處理技術的精進。目前蔡宗翰的研究團隊有將自然語言處理應用在：人文研究文本分析、新聞真偽查核，更嘗試以合成語料訓練臺灣人專用的 AI 語言模型。

讓 AI 替你查資料，追溯文本的起源

目前幾乎所有正史、許多地方志都已經數位化，而大量數位化的經典更被主動分享到「Chinese Text Project」平台，讓 AI 自然語言處理有豐富的文本資料可以分析，包含一字不漏地快速閱讀大量文本，進一步畫出重點、分門別類、比較相似之處等功能，既節省整理文本的時間，更能橫跨大範圍的文本、時間、空間，擴展研究的多元可能性。

例如我們想了解經典傳說《白蛇傳》是怎麼形成的？就可以應用 AI 進行文本溯源。白蛇傳的故事起源於北宋，由鎮江、杭州一帶的說書人所創作，著有話本《西湖三塔記》流傳後世。直至明代馮夢龍的《警世通言》二十八卷〈白娘子永鎮雷峰塔〉，才讓流傳 600 年的故事大體成型。

我們可以透過「命名實體辨識技術」標記文本中的人名、地名、時間、職業、動植物等關鍵故事元素，接著用這批標記好的語料來訓練 BERT 等序列標注模型，以便將「文本向量化」，進而找出給定段落與其他文本的相似之處。

經過多種文本的比較之後發現，白蛇傳的原型可追溯自印度教的那伽蛇族故事，傳說那伽龍王的三女兒轉化成佛、輔佐觀世音，或許與白蛇誤食舍利成精的概念有所關連，推測印度神話應該是跟著海上絲路傳進鎮江與杭州等通商口岸。此外，故事的雛型可能早從唐代便開始醞釀，晚唐傳奇《博異志》便記載了白蛇化身美女誘惑男子的故事，而法海和尚、金山寺等關鍵人物與景點皆真實存在，金山寺最初就是由唐宣宗時期的高僧法海所建。

在 AI 的協助之下，我們得以跨時空比較不同文本，了解說書人如何結合印度神話、唐代傳奇、在地的真人真事，創作出流傳千年的白蛇傳經典。

最困難的挑戰：AI 如何判斷假新聞

除了應用在人文研究文本分析，AI 也可以查核新聞真偽，這對假新聞氾濫的當代社會是一大福音，但對 AI 來說可能是最困難的挑戰！蔡宗翰研究員指出 AI 的弱點：

如果是答案和數據很清楚的問題，就比較好訓練 AI。如果問題很複雜、變數很多，對 AI 來說就會很困難！

困難點在於新聞資訊的對錯會變動，可能這個時空是對的，另一個時空卻是錯的。雖然坊間有一些以「監督式學習」、「文本分類法」訓練出的假新聞分類器，可輸入當前的新聞讓機器去判讀真假，但過一段時間可能會失準，因為新的資訊源源不絕出現。而且道高一尺、魔高一丈，當 AI 好不容易能分辨出假新聞，製造假新聞的人就會破解偵測，創造出 AI 沒看過的新模式，讓先前的努力功虧一簣。

因此，現在多應用「事實查核法」，原理是讓 AI 模仿人類查核事實的過程，尋找權威資料庫中有無類似的陳述，可用來支持新聞上描述的事件、主張與說法。目前英國劍橋大學為主的學者群、Facebook 與 Amazon 等業界研究人員已組成 FEVEROUS 團隊，致力於建立英文事實查核法模型所能運用的資源，並透過舉辦國際競賽，廣邀全球學者專家投入研究。

蔡宗翰教授團隊 2021 年參加 FEVEROUS 競賽勇奪全球第三、學術團隊第一後，也與合作夥伴事實查核中心及資策會討論，正著手建立中文事實查核法模型所需資源。預期在不久的將來，AI 就能幫讀者標出新聞中所有說法的資料來源，節省讀者查證新聞真偽的時間。

AI 的無限可能：專屬於你的療癒「杯麵」

AI 的未來充滿無限可能，不僅可以成為分類與查證資料的得力助手，還能照護並撫慰人類的心靈，這對邁入高齡化社會的臺灣來說格外重要！許多青壯年陷入三明治人（上有老、下有小要照顧）的困境，期待有像動畫《大英雄天團》的「杯麵」（Baymax）機器人出現，幫忙分擔家務、照顧家人，在身心勞累時給你一個溫暖的擁抱。

機器人陪伴高齡者已是現在進行式，新加坡南洋理工大學 Gauri Tulsulkar 教授等學者於 2021 年發表了一項部署在長照機構的機器人實驗。這名外表與人類相似的機器人叫「娜丁」（Nadine），由感知、處理、互動等三層架構組成，可以透過麥克風、3D和網路鏡頭感知用戶特徵、所處環境，並將上述資訊發送到處理層。處理層會依據感知層提供的資訊，連結該用戶先前與娜丁互動的記憶，讓互動層可以進行適當的對話、變化臉部表情、用手勢做出反應。

長照機構的高齡住戶多數因身心因素、長期缺乏聊天對象，或對陌生事物感到不安，常選擇靜默不語，需要照護者主動引導。因此，娜丁內建了注視追蹤模型，當偵測到住戶已長時間處於被動狀態，就會自動發起話題。

實驗發現，在娜丁進駐長照機構一段時間後，住戶有一半的天數會去找她互動，而娜丁偵測到的住戶情緒多為微笑和中性，其中有 8 位認知障礙住戶的溝通能力與心理狀態有明顯改善。

至於未來的改進方向，研究團隊認為「語音辨識系統」仍有很大的改進空間，需要讓機器人能配合老年人緩慢且停頓較長的語速，音量也要能讓重聽者可以清楚聽見，並加強對方言與多語混雜的理解能力。

臺灣如要發展出能順暢溝通的機器人，首要任務就是要開發一套臺灣人專用的 AI 語言模型，包含華語、臺語、客語、原住民語及混合以上兩種語言的理解引擎。這需花費大量人力與經費蒐集各種語料、發展預訓練模型，期待政府能整合學界與業界的力量，降低各行各業導入 AI 相關語言服務的門檻。

或許 AI 無法發展出情感，但卻可以成為人類大腦的延伸，協助我們節省處理資料的時間，更可以心平氣和地回應人們的身心需求。與 AI 共存的未來即將來臨，如何讓自己的行事邏輯跟上 AI 時代，讓 AI 成為自己的助力，是值得你我關注的課題。

延伸閱讀

• 蔡宗翰（2022）。寫給中學生看的 AI 課：AI 生態系需要文理兼具的未來人才。三采文化出版。
• Tulsulkar, G., Mishra, N., Thalmann, N.M. et al (2021). Can a humanoid social robot stimulate the interactivity of cognitively impaired elderly? A thorough study based on computer vision methods. Vis Comput 37, 3019–3038.

靜脈曲張，英文為 Varicose vein，意即異常增大或腫脹的靜脈。

大家對於這個疾病應該不陌生，小時候就時常聽到老師們在辦公室閒談聊到長時間的站立，讓他們飽受靜脈曲張的困擾。鼓脹彎曲的靜脈如藤蔓般爬滿本該平滑的小腿，輕則影響美觀，重則甚至寸步難行。

變形的靜脈？

靜脈曲張到底是如何形成的？

讓我們先從根本認識起靜脈這個平常容易被忽略，實則肩負重責大任的無名英雄。下肢靜脈在解剖學上分為深層、淺層及如橋樑般穿梭期間的穿通枝，他們負責讓供完養分的血流順利回到心臟。

而靜脈曲張發生的位置是主要由大隱及小隱靜脈組成的淺層系統。大隱靜脈的走向由內踝沿著小腿內側一路直上至大腿內側，在鼠蹊部匯入股靜脈；小隱靜脈則由外踝繞至小腿正後方匯入膕靜脈。

故我們常見發生靜脈曲張的位置多沿著這些位子，尤其是內側鼠蹊及膝蓋後側，也就是大隱及小隱匯入深層靜脈之處（saphenofemoral junction & saphenopopliteal junction）。

健康的靜脈能夠形成以自身的內膜形成瓣膜，確保遠端的血液能夠抵抗重力，像閘門一樣讓通過的血液不會逆流。

然而，當瓣膜功能減弱時，本該回流的血液隨著重力累積在下肢靜脈，深層靜脈的血液透過穿通支逆流至淺層系統，長此以往則會造成靜脈高壓。

除此之外，淤積的血液也會帶來多種發炎因子，進一步導致管壁結構的變形。機械性及化學性的致病機轉共同作用，使平滑的靜脈開始鼓脹變形，形成我們熟知的靜脈曲張。

檢測自己是不是高危險族群！

哪些人容易有靜脈曲張呢？老化是最重要的風險因子，其他如女性、多產、吸菸、肥胖者、受過外力創傷、工作需要長時間站立及已知家族遺傳都是應該特別注意的族群。

這個疾病對生活的影響可大可小，因為輕微的靜脈曲張來到醫院診治的病人多數是在意美觀上的影響，所以在大醫院的醫美中心看到心血管外科醫師也不足為奇，主要就是針對靜脈曲張的部分提供諮詢及治療。

而隨著疾病的進展，程度不一的疼痛是最常見的主訴，可能伴隨著腫脹、搔癢、甚至隨著站立時間累積的沈重感。

「像大象一樣笨重的步伐。」上星期來開刀的病人這麼形容道。

「連吃飽飯想都跟家人去散步都沒有辦法。」

如果置之不理，最嚴重的情況甚至可能因為不良的血液循環導致下肢滯鬱性皮膚炎、潰瘍出血甚至，極少數的情況下，形成血栓堵塞血管。當看到皮膚出現暗沉、紅腫時，須及時至醫院接受檢查，排除其他病因並及早接受適當的治療。

臨床上根據症狀的嚴重度將靜脈曲張分為0到6級，如下表所示：

而下一篇文章則詳細向大家說明靜脈曲張現行有哪些治療的選擇，並協助你們分析到底哪種治療方式最適合自己？

參考資料

• Campbell B. Varicose veins and their management. BMJ. 2006;333(7562):287-292. doi:10.1136/bmj.333.7562.287
• Courtney M. Townsend, Jr., MD, R. Daniel Beauchamp, MD, B. Mark Evers, MD, and Kenneth L. Mattox, MD (2021). Sabiston Textbook of Surgery (21st edition).
• Lurie F, Passman M, Meisner M, et al. The 2020 update of the CEAP classification system and reporting standards [published correction appears in J Vasc Surg Venous Lymphat Disord. 2021 Jan;9(1):288]. J Vasc Surg Venous Lymphat Disord. 2020;8(3):342-352. doi:10.1016/j.jvsv.2019.12.075

你是那種喝水都會胖的人嗎？看著那些不需飲食控制和運動，就能享受美食並且保持好身材的人，是否感到羨慕忌妒恨？近期發表在 Science 上的研究顯示，如果擁有某些基因的變異，就有潛力成為吃不胖的天選之人（ Akbari et al., 2021）。

肥胖對健康的隱患

肥胖是一個在全球範圍內不斷增長的巨大健康隱患，根據世界衛生組織的統計，2016 年全球肥胖人數已是 1975 年的近 3 倍；2016 年，18 歲及以上的成年人中，過重者超過 19 億，其中肥胖者超過 6.5 億人。

肥胖的定義為可損害健康的異常或過量脂肪累積，而常用於定義肥胖的指標為身體質量指數 （Body Mass Index, BMI）。根據世界衛生組織的定義，BMI ≧ 25 時為超重、BMI ≧ 30 為肥胖。不過由於 BMI 未必表示不同的個體有相同的肥胖程度，因此常會合併其他標準如腰臀比或其他心血管症風險因子一起評估。

研究指出，肥胖者罹患心血管疾病、第二型糖尿病、退化性關節炎以及部分癌症的風險較高，也因此肥胖者的預期壽命較短。而全球因肥胖所造成的醫療支出逐年攀升，因此各國政府近年都積極推動減重的相關指引，期望能降低肥胖對醫療與經濟所造成的負擔。

想對抗肥胖，得先知道是怎麼胖的

肥胖的根本原因，是能量攝取與消耗間的不平衡所導致。簡單來說，就是熱量攝取太多而身體活動太少，這就導致脂肪的過量累積。在高熱量食物取得容易、工作形式轉為久坐與交通便捷的生活形態下，現代人想變胖並不難。雖然大部分人在飲食控制與運動的幫助下，都能有效地控制體重，但一個人是否容易發胖，還有很多因素必須考慮，從環境、生活型態、工作壓力到基因遺傳等都是會影響人發胖的因素。這些因素中，科學家對的基因遺傳更感興趣，因為了解造成肥胖背後的分子機制，就能為治療肥胖提供合適的藥物標靶。

事實上，先前已有不少研究找出與肥胖相關的基因。例如科學家透過研究早發性肥胖症^[註1]患者的基因組，就找出有 20 多個基因對 BMI 有影響。另外通過全基因組關聯研究 （Genome-Wide Association Study, GWAS ） ^[註2] ，也發現了數百個常見的基因變異對 BMI 有一定程度的影響。不過在先前的研究中，其樣本數通常不大，因此找到的基因是否有代表性，或者是否能成為藥物開發的標靶，仍有待商榷。

為了能更好的找出肥胖相關基因，並在其中找到好的藥物標靶，雷傑納榮製藥公司 （ Regeneron Pharmaceuticals ） 與紐約醫學院、杜克大學和賓夕法尼亞大學組成聯合研究團隊，進行了迄今針對肥胖研究規模最大的 GWAS 分析，希望能找到造成肥胖的關鍵基因。

GWAS 揪出肥胖關鍵基因 —— GPR75

研究團隊收集來自墨西哥、美國和英國共 645,626 名受試者的資料，並對其基因組進行定序。通過比較 BMI 的高低與受試者的定序結果，研究人員找出 16 個基因的變異，與 BMI 的影響有著高度關聯。

這 16 個基因中，有 5 個引起研究團隊的興趣。這 5 個基因分別是 CALCR、MC4R、GIPR、GPR151 和 GPR75，因這 5 個基因不僅都是 G 蛋白偶聯受體 （G protein-coupled receptors, GPCRs）^[註3]，也都在調節食慾和新陳代謝的下視丘中表現，這讓它們非常適合做為治療肥胖的標靶。

在進一步分析後，研究人員將目光放在 GPR75 這個基因上，原因是該基因的功能喪失型變異 （ loss-of-function variant）^[註4]與較低的 BMI 之間有著最大的關聯。分析結果顯示，每 3000 人中就有 1 人帶有 GPR75 的變異，而擁有這個變異的「天選之人」似乎天生就不容易發胖，他們的 BMI 比普通人低 1.8、體重比普通人要輕 5.3 公斤、肥胖的機率也比普通人低 54%。

但上面的結果是根據定序分析所得出的，那麼 GPR75 在生理上是否真的對體重有重要影響呢？為此研究團隊用小鼠實驗來驗證。

研究人員將小鼠的 GPR75 基因剔除，模擬出 GPR75 的功能喪失型變異，並以高脂肪飲食餵養基因剔除小鼠與正常小鼠 14 周後，觀察兩者的體重是否會產生差異，而結果令他們相當驚奇。他們發現基因剔除小鼠的體重要比正常小鼠輕 44%，並且擁有更好的血糖控制能力、對胰島素的敏感也更高。基於這些結果，研究團隊認為 GPR75 確實是極具潛力的肥胖治療標靶。

雖然研究團隊找出 GPR75 這個基因有治療肥胖的潛力，現在的研究也指出人體內會活化 GPR75 的潛在分子。但遺憾的是，活化 GPR75 並不能達到減肥的目的，抑制 GPR75 才能達到。因此研究團隊的下一步，便是找到能關閉 GPR75 的方法，藉此來觀察是否能有效對抗肥胖。

而在這篇研究發表後，Science 也發表對這篇研究有著高度評價的專文（ Yeo & O’Rahilly, 2021），認為這項研究不僅找出造成肥胖背後的新基因，也為治療肥胖的藥物開發以及分子機制提供了新的思路。不過在專文中也指出該研究的不足，例如只用 BMI 做為衡量身體胖瘦以及健康程度的指標並不精確，還需要更多其他因素進行分析。

雖然擁有 GPR75 變異的天選之人並不多，但隨著研究對肥胖有更多的認識，未來或許吃不胖將不再是讓人羨慕忌妒恨的能力，只需一顆小藥丸，人人都能輕鬆達成！不過在那天來臨前，多注意自己的飲食組成，然後規律運動，這才是保持身材和健康的不二法門〜

註釋

1. 早發性肥胖症：其定義為在十歲前就發生肥胖，且 BMI 較平均高出 3 個標準差以上的患者。能造成這種症狀的疾病有很多，如小胖威利症候群、科恩症候群等。
2. 全基因組關聯研究：是指在人類全基因組範圍內找出存在的序列變異，並從中篩選出與疾病相關的變異。
3. G 蛋白偶聯受體：是人體中最大的蛋白質家族，其基因數占了人類基因的 2～3%，擁有 826 個成員。因 GPCRs 在細胞內的訊息傳遞扮演著十分重要的角色，也參與了人體許多的生理活動，因此也成為許多藥物作用的目標。
4. 功能喪失型變異：是指該基因產生的變異，會讓基因表現不明顯，或者使基因的產物蛋白質失去功能。

參考資料

1. Akbari P et al. Sequencing of 640,000 exomes identifies GPR75 variants associated with protection from obesity. Science. 2021 Jul 2;373(6550):eabf8683.
2. 肥胖和超重
3. 肥胖症
4. Yeo GSH, O’Rahilly S. Finding genes that control body weight. Science. 2021 Jul 2;373(6550):30-31.

根據一個新的研究，少吃糖與體重減輕有關，多吃糖與體重增加有關。紐西蘭的研究總結，建議限制飲食中糖的攝取，可減少過重的體重與肥胖。Otago大學人類營養學及醫學教授Jim Mann 說：「糖攝取增加體重就增加，糖攝取減少體重就減少」。Mann和他的團隊分析了30個臨床試驗與38個其他研究，他們的目標是要分析總結，找出證據說明成人與兒童的體重與飲食中糖份的關係。

多年來，一些專家說，過多的糖（包括含糖飲料與食物）會有較高肥胖與慢性病風險（包括心臟病與糖尿病），但BMJ評論這些研究有互相矛盾的結論。

糖與體重的研究

自2003來世界衛生組織就建議，添加糖應佔每日熱量的10％下。所謂添加糖是指來自於製造商、廚師或消費者自己添加於食物中的，或是指自然存在果汁、糖漿、蜂蜜中的糖。

在一些研究告知成人要降低飲食中糖類的攝取，可以稍微降低體重。Mann說：這個研究持續8個月，平均約降1.7磅。而增加糖類攝取的人，同樣的期間內增加差不多相同的體重。

Mann說：有證據說研究的時間越長，糖影響體重的效果會更明顯。就是隨著時間的推進，吃更多糖，體重會增加更多，相反，吃越少糖，體重降低更多。

但在兒童方面，糖對體重的影響沒有產生前後一致的結果，可能是因兒童比較沒有遵守研究的飲食建議。但若只看含糖飲料的攝取，兒童的肥胖與喝含糖飲料的習慣有強大的關係，研究發現喝最多含糖飲料的比喝最少含糖飲料的肥胖率高1.5倍。

廠業界的反應

糖業協會拒絕對這項研究結果發表看法，且表示這是一個典型的扭曲科學。

美國飲料協會說這個研究證實當熱量減少體重就會降低，但，糖並不是唯一熱量的來源，如果熱量來自於碳水化合物而不是糖，吃太多，體重一樣會增加，所以糖並不是唯一會影響體重的。

願景

美國哈佛大學公共衛生學院Walter Willett 博士說，研究結果說糖會增加體重是指過度攝取糖類，不過Willett 博士說也說，糖還是會造成很多體重的相關問題。

世界衛生組織說每日添加糖控制在熱量的10％內是可以達到的，假設每日2000大卡的飲食，則只能吃200大卡內的糖。有一些方式降低糖的攝取，比如吃水果不喝果汁，且糖來自於新鮮水果，在不過量的情況下，與體重增加無相關性。

後記

只要沒有毒，食物本身沒有好壞！食物會產生好壞通常都是「人為」的，所謂人為，包括：添加物、烹調方法、保存方法、食用頻率、食用總量、、、等，例如新鮮 的肉排本身沒有毒，經過高溫油炸、燒烤、煎烤會產生多環芳香碳氫化合物(PAH)的致癌物，這是一個烹煮上，使好食物變壞食物的人為因素。但油炸、燒烤、 煎烤是食物口感呈現多樣性的方法之一，民又以食為天，不同口感的變化，人生才有趣，偶爾吃之沒關係，但若天天吃，就變成是食物選擇頻率上，使好食物變壞食 物的人為因素。

所以吃糖也不是壞的，它可以穩定血糖、使心情好、增加口感、提升幸福感、、等，只要控制在每天總熱量的10％ 內，不要過量，人生依舊可以很甜蜜。

原文出處：WebMD
文章標題：Sugar and Excess Weight: Evidence Mounts
整理編譯：Sammi

轉載自 營養共筆