蛋白質(zhì)攝入方法和最佳建議

　　睡前蛋白質(zhì)攝入

　　再仔細(xì)看看睡前蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)(見《蛋白質(zhì)攝入，或許沒那么簡單(一)》)，一個潛在的問題就是晚餐后攝入的蛋白質(zhì)數(shù)量非常少。晚餐攝入的蛋白質(zhì)很難說夠不夠一直最大化MPS(肌肉蛋白質(zhì)合成)到第二天早餐(10-12小時之后)。

　　有證據(jù)顯示，睡前額外進食蛋白質(zhì)能增加晚上的MPS(Res, 2012)。另外，也有研究表明，隨著時間積累，這會帶來額外的肌肉增長(Snijders，2015)。但我們并沒有比較過睡前進食蛋白質(zhì)是否優(yōu)于一天內(nèi)進食同樣多的蛋白質(zhì)。

　　一個最近的研究比較了睡前攝入蛋白質(zhì)與早餐額外攝入蛋白質(zhì)(Antonio，2017)。盡管沒有發(fā)現(xiàn)任何統(tǒng)計學(xué)上的顯著差異，但該研究的研究樣本較小，研究時間短，測量肌肉量的方法也不夠精確，因此很難得到什么顯著差異。事實上，研究對象在八周研究期間的高蛋白飲食與訓(xùn)練后，甚至沒“顯著”增長什么瘦體重。拋開統(tǒng)計數(shù)據(jù)不說，這個研究的確顯示出睡前攝入蛋白質(zhì)的一組表現(xiàn)優(yōu)于早上攝入蛋白質(zhì)的一組：前一組增長了1.2kg去脂體重，而后一組增長了0.4kg。需要更大型的研究才能驗證這是否是巧合。

　　當(dāng)然，睡前額外攝入蛋白質(zhì)是不是比白天多攝入點蛋白質(zhì)要好這個問題其實也沒什么實際意義。白天多吃點蛋白質(zhì)可能也會增加肌肉增長，但顯然不是通過刺激晚上的MPS達成的。因此，即使是早上額外攝入蛋白質(zhì)與晚上睡前攝入蛋白質(zhì)同樣有效，效果可能也是額外加成的，兩者都做的話受益可能會更大。

　　含有蛋白質(zhì)的每一餐都是一個獨一無二的窗口，不會對下一餐產(chǎn)生負(fù)面影響(Wall，2016)。你的身體不會突然說，爺們，你早上已經(jīng)吃了一堆蛋白質(zhì)了，晚上吃的這些我就不要了。在下一餐之前，每一餐都應(yīng)當(dāng)最大化MPS。晚餐與第二天早餐之前間隔較久，睡前吃點蛋白質(zhì)應(yīng)該會是個不錯的辦法。我們并不是說睡前進食蛋白質(zhì)有什么特別之處，我們只是說，這是個容易被忽略的進食時間。

　　也就是說，如果想要最大化MPS，不管白天攝入了多少蛋白質(zhì)，睡前可能最好還是再吃點蛋白質(zhì)。

　　那么，睡前最好攝入多少蛋白質(zhì)?盡管白天一餐攝入20g就差不多能讓你有接近極限的MPS提高，但睡前需要至少40g才夠(Trommelen 2017，Res 2012， Trommelen 2016)。我們覺得，需要的更多主要是因為一晚上時間太長。

　　最少和最佳建議

　　每個人有不同的目標(biāo)、優(yōu)先級、時間和預(yù)算。因此，針對不同人的建議也不同。

　　極簡主義者想要盡可能少，還想得到不錯的效果，他們用健身豐富生活，而不是把健身當(dāng)做生活。因此我的建議是，每天攝入至少120g。這應(yīng)該就能有不錯的結(jié)果，不需要考慮額外攝入蛋白質(zhì)帶來的那點優(yōu)勢，也不必?fù)?dān)心蛋白質(zhì)質(zhì)量或攝入時機。

　　如果有充分的證據(jù)證明額外的努力能多帶來一些效果的話，完美主義者們愿意花時間精力去做。我的建議是，每天至少四餐(早午晚餐、睡前一餐)，每餐至少40g蛋白質(zhì)，蛋白質(zhì)主要來自于動物食源。

　　前沿假設(shè)

　　蛋白質(zhì)數(shù)量、質(zhì)量和分布時間都是決定其合成代謝效果的重要變量。其中，蛋白質(zhì)的數(shù)量是最重要的。多吃點蛋白質(zhì)，你攝入的必需氨基酸就越多，能部分彌補蛋白質(zhì)質(zhì)量的問題。另外，含有大量蛋白質(zhì)的一餐需要更多時間去消化，因此能夠更久的維持氨基酸供應(yīng)，從而部分彌補低蛋白質(zhì)攝入頻率的問題。

　　然而，這不代表每日攝入蛋白質(zhì)總量就是解決一切問題的方法。有足夠的理由相信，即使是攝入總量很大，也無法最大化刺激一整天的MPS。

　　因此我的前沿假設(shè)就派上用場了。對絕大部分人來說，上面給的建議就綽綽有余了。前沿假設(shè)部分基本上是我對蛋白質(zhì)代謝的一些猜想，為那些偏執(zhí)于盡可能多的增肌、絕不想放過任何比賽優(yōu)勢的人提出的建議。我沒有考慮這些建議是否值得去花時間和金錢，我們只是討論這些是否能增加點效果并不會有害。

　　本文作者：Jorn Trommelen(公眾號：Atlas分享)

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