2018년 - DIETFITS: 저지방, 저탄수화물, 그리고 맞춤형 다이어트의 한계

다이어트 논쟁의 다음 질문

저지방 식단과 저탄수화물 식단의 비교는 오래된 논쟁입니다. 2000년대의 여러 임상시험은 평균적으로 두 식단 사이의 체중감량 차이가 크지 않다는 쪽으로 기울었습니다. 그렇다면 자연스럽게 다음 질문이 생깁니다.

평균은 비슷해도, 사람마다 맞는 식단은 따로 있지 않을까?

DIETFITS 연구는 이 질문을 정면으로 다룬 논문입니다. 단순히 저지방과 저탄수화물을 비교한 것이 아니라, 유전자형 패턴이나 인슐린 분비가 어떤 식단이 더 잘 맞는지 알려줄 수 있는지를 함께 검증했습니다.

연구 설계

DIETFITS는 Stanford와 San Francisco Bay Area에서 모집한 18-50세 비당뇨 과체중·비만 성인을 대상으로 한 12개월 무작위 임상시험입니다. BMI는 28-40 범위였고, 최종 분석에는 609명이 포함되었습니다. 건강한 저지방 식단(Healthy Low-Fat, HLF)에는 305명, 건강한 저탄수화물 식단(Healthy Low-Carbohydrate, HLC)에는 304명이 배정되었습니다.

참가자들은 12개월 동안 22회의 식단별 소그룹 교육을 받았습니다. 수업은 초반에는 매주, 이후에는 점차 간격을 늘리는 방식으로 진행되었습니다. 두 그룹은 모두 강도와 접촉 빈도 면에서 비슷한 지원을 받았습니다.

이 연구의 일차 결과는 12개월 체중 변화였습니다. 동시에 연구진은 식단과 유전자형 패턴의 상호작용, 식단과 인슐린 분비의 상호작용을 검정했습니다.

건강한 저지방과 건강한 저탄수화물

이 연구에서 중요한 단어는 "건강한"입니다. 참가자들은 단순히 지방이나 탄수화물만 줄이라는 지시를 받은 것이 아니었습니다.

저지방 그룹은 초기에 총 지방 섭취를 하루 20g까지 낮추도록 했고, 저탄수화물 그룹은 소화 가능한 탄수화물을 하루 20g까지 낮추도록 했습니다. 이후에는 1주일에 5-15g씩 다시 늘리면서, 자신이 장기적으로 유지할 수 있는 가장 낮은 수준을 찾도록 했습니다.

명시적인 칼로리 제한 지시는 없었습니다. 대신 두 그룹 모두 채소 섭취를 늘리고, 첨가당, 정제 밀가루, 트랜스지방을 줄이며, 최소 가공 식품과 집에서 준비한 음식을 중심으로 먹도록 교육받았습니다.

따라서 이 연구는 "정크 저지방"과 "정크 저탄수화물"의 비교가 아닙니다. 두 식단 모두 식단의 질을 높이는 방향으로 설계되었습니다.

체중감량 결과

12개월 뒤 건강한 저지방 그룹은 평균 5.3kg을 감량했고, 건강한 저탄수화물 그룹은 평균 6.0kg을 감량했습니다. 두 그룹의 차이는 0.7kg이었고, 95% 신뢰구간은 -0.2kg에서 1.6kg이었습니다. 통계적으로 유의한 차이는 아니었습니다.

실제 12개월의 영양소 분포는 두 그룹에서 뚜렷하게 달랐습니다. 저지방 그룹과 저탄수화물 그룹의 탄수화물 비율은 각각 48%와 30%, 지방 비율은 29%와 45%, 단백질 비율은 21%와 23%였습니다. 즉, 식단은 실제로 서로 다르게 수행되었습니다.

그런데도 체중감량 결과는 크게 벌어지지 않았습니다. 이것은 이 연구가 이전 임상시험들과 연결되는 지점입니다. 탄수화물을 줄이든 지방을 줄이든, 식단의 질을 높이고 장기적으로 섭취량이 줄어들면 평균 체중감량은 비슷해질 수 있습니다.

개인 차이는 컸다

평균 차이가 작았다고 해서 모든 사람이 비슷하게 반응했다는 뜻은 아닙니다. 오히려 개인별 차이는 매우 컸습니다. 각 그룹 안에서 체중 변화 범위는 약 40kg에 달했고, 어떤 사람은 30kg 가까이 감량한 반면 어떤 사람은 10kg 정도 증가했습니다.

이것이 DIETFITS의 출발점이기도 했습니다. 평균은 비슷하지만 개인 반응은 넓게 퍼진다면, 그 차이를 예측할 수 있는 단서가 있을지 모릅니다. 연구진이 검토한 단서가 유전자형 패턴과 인슐린 분비였습니다.

유전자형은 식단 선택의 답이 아니었다

연구진은 PPARG, ADRB2, FABP2와 관련된 3-SNP multilocus genotype pattern을 이용했습니다. 기존의 작은 연구에서는 이 유전자형 패턴이 저지방 식단이나 저탄수화물 식단에 더 잘 반응하는 사람을 구분할 수 있을 가능성이 제기되었습니다.

그러나 DIETFITS에서는 그 가설이 확인되지 않았습니다. 식단과 유전자형 패턴의 상호작용은 유의하지 않았습니다(P=.20). 유전자형에 맞는 식단을 배정받았다고 해서, 맞지 않는 식단을 배정받은 사람보다 체중을 더 잘 줄인다는 근거가 나오지 않았습니다.

이 결과는 개인맞춤영양에 중요한 경고를 줍니다. 유전 정보가 흥미로운 단서일 수는 있지만, 적어도 이 연구에서 사용한 유전자형 패턴은 "당신은 저지방이 맞다" 또는 "당신은 저탄수화물이 맞다"라고 말할 만큼 강한 도구가 아니었습니다.

인슐린 분비도 예측하지 못했다

두 번째 가설은 인슐린 분비였습니다. 탄수화물을 먹은 뒤 인슐린이 많이 나오는 사람은 저탄수화물 식단이 더 잘 맞을 수 있다는 생각은 생리학적으로 그럴듯해 보입니다.

이 연구는 포도당 부하 30분 뒤 인슐린 농도인 INS-30을 이용해 이 가설을 검정했습니다. 그러나 식단과 baseline 인슐린 분비의 상호작용도 유의하지 않았습니다(P=.47).

즉, 인슐린 분비가 높은 사람에게 저탄수화물 식단을 우선 권해야 한다는 가설도 이 연구에서는 지지되지 않았습니다.

칼로리를 세지 않았지만 칼로리는 줄었다

DIETFITS의 흥미로운 점은 참가자들에게 명시적으로 칼로리를 제한하라고 지시하지 않았다는 것입니다. 그러나 두 그룹 모두 식단의 질을 높이고, 지방 또는 탄수화물을 크게 줄인 뒤, 장기적으로 유지 가능한 수준을 찾는 과정을 거치면서 실제 섭취량은 줄었습니다.

이것은 임상적으로 중요합니다. 사람에게 "하루 몇 kcal를 먹으라"고 지시하지 않아도, 가공식품, 첨가당, 정제 곡물, 에너지 밀도가 높은 음식을 줄이고 전체 식품 중심으로 바꾸면 섭취량이 자연스럽게 낮아질 수 있습니다.

따라서 이 연구의 메시지는 단순한 "저지방과 저탄수화물은 같다"가 아닙니다. 더 정확히 말하면, 질 좋은 저지방 식단과 질 좋은 저탄수화물 식단을 충분한 교육과 행동 지원 속에서 실행하면 평균 체중감량은 비슷했고, 현재의 유전자형·인슐린 지표로는 승자를 미리 고르기 어려웠다는 것입니다.

대사지표의 차이

체중감량은 비슷했지만 일부 대사지표는 식단 특성에 따라 다르게 움직였습니다. 저탄수화물 그룹은 HDL 콜레스테롤 증가와 중성지방 감소가 더 컸습니다. 반면 LDL 콜레스테롤은 저탄수화물 그룹에서 증가하고 저지방 그룹에서 감소하는 방향을 보였습니다.

혈압과 체지방률, 허리둘레 등은 전반적으로 두 그룹 모두 개선되었습니다. 다만 이 논문의 중심 결론은 대사지표의 작은 차이보다, 체중감량에서 두 식단의 우열이 뚜렷하지 않았다는 점과 맞춤형 예측 인자가 실패했다는 점입니다.

임상시험 흐름 속의 위치

2009년 POUNDS LOST 연구는 영양소 비율을 달리해도 평균 체중감량 차이가 크지 않다는 점을 보여주었습니다. 2017년 격일 단식 연구는 식사 시간표를 바꾸어도 일일 칼로리 제한보다 우월하다고 보기 어렵다는 점을 보여주었습니다.

DIETFITS는 여기에 한 가지를 더합니다. "그렇다면 개인에게 맞는 식단을 유전자나 인슐린으로 고르면 되지 않을까?"라는 질문에 대해, 적어도 이 연구가 사용한 기준으로는 그렇지 않다고 답했습니다.

이 연구는 개인차가 없다고 말하지 않습니다. 개인차는 컸습니다. 다만 그 개인차를 지금의 간단한 유전자형 패턴이나 baseline 인슐린 분비만으로 설명하기 어렵다는 점을 보여줍니다.

결론

DIETFITS 연구에서 건강한 저지방 식단과 건강한 저탄수화물 식단은 12개월 체중감량에서 유의한 차이를 보이지 않았습니다. 유전자형 패턴도, 인슐린 분비도 어느 식단이 더 잘 맞을지 예측하지 못했습니다.

이 논문의 실용적인 결론은 차분합니다. 저지방이든 저탄수화물이든, 식단의 질을 높이고 장기적으로 유지 가능한 방식으로 바꾸는 것이 먼저입니다. 개인맞춤 다이어트는 매력적인 구호이지만, 실제로 누구에게 어떤 식단이 맞는지 예측하려면 아직 훨씬 더 강한 근거가 필요합니다.