蛋白質(zhì)攝入的來源和消耗

　　肌肉有兩種主要的合成代謝刺激：訓(xùn)練和蛋白質(zhì)。

　　蛋白質(zhì)不僅為肌肉提供構(gòu)建模塊，更會觸發(fā)和刺激肌肉蛋白質(zhì)合成。肌肉蛋白質(zhì)合成(MPS)是肌肉蛋白質(zhì)被注入新的氨基酸的生理過程，是肌肉生長的主要機(jī)制。

　　運(yùn)動員一般會攝入大量蛋白質(zhì)來幫助恢復(fù)、提高訓(xùn)練適應(yīng)性。下面我們將對比一下高水平運(yùn)動員的蛋白質(zhì)攝入習(xí)慣與基于證據(jù)的蛋白質(zhì)攝入建議。另外，我們還將討論一些超前的假設(shè)，幫我們更上一層樓。

　　評估高水平運(yùn)動員的蛋白質(zhì)攝入

　　我們最近收集了553位各個(gè)項(xiàng)目的荷蘭運(yùn)動員的食物攝入數(shù)據(jù)(Gillen，2016)。這些運(yùn)動員全都至少是國家級運(yùn)動員，其中還有很多奧林匹克運(yùn)動員。他們的飲食數(shù)據(jù)來自于3次24小時(shí)回憶(兩次在工作日，1次在周末)。我們將運(yùn)動員分為力量、團(tuán)隊(duì)和耐力運(yùn)動員。注意，力量運(yùn)動員中并不包含健美、力量舉或舉重運(yùn)動員這些可能會格外注意蛋白質(zhì)攝入的人群。然而，作為舉鐵愛好者的你不需要擔(dān)心什么，這篇文章仍然與你息息相關(guān)。

　　數(shù)據(jù)有多可靠?

　　24小時(shí)飲食回憶會問一些特定的問題來確定前一日的食物攝入。相對于做飲食記錄來說，這種方法的優(yōu)點(diǎn)在于，這樣不會由于主動意識到飲食而改變飲食選擇。如果用飲食記錄的話，可能會讓你意識到你吃了多少沒吃什么，從而改變自己的飲食習(xí)慣，使得得來的數(shù)據(jù)無法反應(yīng)你日常吃的東西。

　　然而，這樣的飲食數(shù)據(jù)收集免不了會犯錯(cuò)。相對于其它營養(yǎng)攝入，熱量攝入和蛋白質(zhì)攝入通常不那么隨機(jī)或容易每天都波動。再有就是系統(tǒng)性錯(cuò)誤——忘了報(bào)告某種食物、錯(cuò)誤估計(jì)進(jìn)食數(shù)量等。

　　然而，我們通過24小時(shí)氮分泌驗(yàn)證了蛋白質(zhì)攝入的數(shù)據(jù)(Wardenaar，2015)。我們發(fā)現(xiàn)這兩種方法之間有一定的相關(guān)性，但回憶的方法會低估25%的蛋白質(zhì)攝入。

　　每日蛋白質(zhì)總攝入

　　我們首先觀察的就是每日蛋白質(zhì)總攝入。

　　每日蛋白質(zhì)攝入大概為1.5g/kg/d(每天每公斤體重?cái)z入1.5g蛋白質(zhì))。這與1.3-1.8g/kd/d的運(yùn)動員的蛋白質(zhì)攝入建議相符(Phillips，2011)，如果我們考慮上通過回憶得到的數(shù)據(jù)會低估25%的話，那么平均上運(yùn)動員都達(dá)到了建議標(biāo)準(zhǔn)的上限。

　　我接著想起了一個(gè)在網(wǎng)上很火的研究。這個(gè)研究確定了健美選手的蛋白質(zhì)需要平均為1.7g/kg/d(Bandegan，2017)。同時(shí)還計(jì)算了有95%的人估計(jì)的平均需求為2.2g/kg/d(健美選手的“多吃點(diǎn)總沒錯(cuò)”)。研究健美運(yùn)動員挺好的，但實(shí)際的數(shù)據(jù)與肌肉增長的關(guān)系并不確切，很可能高估了肌肉增長所需的蛋白質(zhì)攝入。

　　蛋白質(zhì)攝入建議的單位一般是g/kg/d。這聽起來很符合邏輯，更重的人有更大的肌肉量，所以需要更多蛋白質(zhì)。然而，只有一個(gè)研究直接比較了蛋白質(zhì)攝入對一組瘦體重大的研究對象與一組瘦體重小的研究對象的MPS的影響。而得到的結(jié)果是，MPS對蛋白質(zhì)攝入的反應(yīng)與瘦體重?zé)o關(guān)(Macnaughton，2016)。

　　這可能說明了大塊頭未必比小個(gè)子需要更多的蛋白質(zhì)。因此，給一個(gè)絕對數(shù)值作為攝入建議(比如每天攝入120g，不管體重多少)甚至可能更加精準(zhǔn)。比如說，1.5g/kg/d代表著一個(gè)50kg的人每天攝入75g蛋白質(zhì)，但這對很可能對他并不夠。這聽起來可能不那么直觀，但記住蛋白質(zhì)對肌肉的這兩個(gè)作用：蛋白質(zhì)不僅為肌肉提供構(gòu)建模塊，更會觸發(fā)和刺激肌肉蛋白質(zhì)合成。即使是較少的蛋白質(zhì)似乎也足以提供足夠的肌肉生長的原來，不管你塊頭大小。然而，你需要更多的蛋白質(zhì)了最大化MPS觸發(fā)功能(之后你的身體才能利用其構(gòu)建模塊)，而這一功能似乎與你的體格大小沒什么關(guān)系。

　　不同性別的MPS對蛋白質(zhì)攝入的反應(yīng)似乎也沒什么差別(Smith，2016)。我們的數(shù)據(jù)顯示，女性一般由于體重較輕而攝入比男性更低的蛋白質(zhì)，因此，女性可能攝入的蛋白質(zhì)并不足量。

　　蛋白質(zhì)攝入與熱量攝入相關(guān)

　　一般人群中，健康的飲食中的蛋白質(zhì)占總熱量的15-25%(Fulgoni，2008)。這顯示，蛋白質(zhì)攝入很大程度上取決于總熱量攝入。確實(shí)，我們也發(fā)現(xiàn)了蛋白質(zhì)攝入與總熱量攝入呈強(qiáng)正相關(guān)關(guān)系。

　　也就是吃得越多，蛋白質(zhì)攝入一般就越多。

　　這顯示出，在整體熱量攝入較低的時(shí)候，蛋白質(zhì)攝入一般也比較低。因此，如果熱量攝入較少(比如說體型較小的女性、與體重有關(guān)的運(yùn)動員、減重期間等)，需要刻意的注意一下蛋白質(zhì)攝入。事實(shí)上，有證據(jù)顯示在熱量缺口時(shí)，蛋白質(zhì)攝入需要更高一些(Phillips，2011)。

　　蛋白質(zhì)類型和來源

　　接下來我們分析了這些運(yùn)動員的蛋白質(zhì)攝入來源。

　　首先發(fā)現(xiàn)的是，植物性蛋白質(zhì)占了總蛋白質(zhì)攝入的接近一半。這一點(diǎn)很重要，因?yàn)橹参镄缘鞍踪|(zhì)的合成代謝效果一般遜于動物性蛋白質(zhì)(Van Vliet，2015)。植物性蛋白質(zhì)的必需氨基酸含量較低，而必需氨基酸是對蛋白質(zhì)產(chǎn)生合成代謝反應(yīng)的主要決定因素。

　　不過，多吃一些就能部分彌補(bǔ)植物性蛋白質(zhì)的低合成代謝屬性(Gorissen，2016)。然而，這意味著蛋白質(zhì)攝入建議不應(yīng)當(dāng)看做一個(gè)死板的數(shù)據(jù)。你需要的蛋白質(zhì)的確切數(shù)量取決于你飲食中的蛋白質(zhì)質(zhì)量。如果你吃的植物性蛋白質(zhì)比較多的話，你很可能需要多攝入很多蛋白質(zhì)才能彌補(bǔ)下低質(zhì)量。

　　面包是植物性蛋白質(zhì)的主要來源。荷蘭早午餐中，面包必不可少。荷蘭飲食中還有大量的牛奶和乳制品。不同文化中的食物組合也不同，植物性與動物性蛋白的比例也會不一樣。

　　蛋白質(zhì)分布

　　我們還看了下蛋白質(zhì)攝入的分布情況。

　　大部分蛋白質(zhì)在三餐中攝入。晚餐中蛋白質(zhì)攝入較高，這是荷蘭和美國的典型特征，但在西班牙，午餐則是最重要的一餐。

　　有研究表明，蛋白質(zhì)在一天內(nèi)的分布情況會影響合成代謝反應(yīng)(Mamerow, 2014)(Areta, 2013)。因此，蛋白質(zhì)攝入建議不僅僅應(yīng)當(dāng)建議每天總攝入。

　　5g蛋白質(zhì)就足以刺激MPS。20g會帶來接近極限的MPS，因此有時(shí)候每餐最好攝入20g。觀察發(fā)現(xiàn)，在休息、訓(xùn)練后、一夜過后斷食狀態(tài)下、富含蛋白質(zhì)的一餐的4小時(shí)后，20g來自于雞蛋或乳清蛋白的蛋白質(zhì)能帶來接近極限的MPS增長(Moore，2009)(Witard, 2014)。然而，攝入增加到40個(gè)以后，MPS只增加了10-20%(Moore, 2009)(Witard, 2014)(Macnaughton, 2016)。

　　有58%的運(yùn)動員早餐攝入蛋白質(zhì)不足20g，36%的午餐不足20g，8%的晚餐不足20g。記住，建議20g是高質(zhì)量蛋白質(zhì)，而早午餐有一半的蛋白質(zhì)是來自于植物。另一方面，蛋白質(zhì)攝入被低估了25%。因此，大部分運(yùn)動員在三餐都達(dá)到了20g，但有些運(yùn)動員的早餐可能有不達(dá)標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)。

　　記住，每餐攝入的蛋白質(zhì)從20g提高到40g會提高10-20%的MPS。另外，年紀(jì)較大的人可能會有所謂的合成代謝抵抗。他們需要更多蛋白質(zhì)才能提高M(jìn)PS同樣的幅度，應(yīng)該每餐攝入至少40g蛋白質(zhì)(Chuchward-Venne，2016)。不幸的是，大部分運(yùn)動員和年紀(jì)較大的人都吃不到40g。

　　本文作者：Jorn Trommelen(公眾號：Atlas分享)

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