BMI가 낮은 사람들은 더 활동적이지 않으며 배고프지 않고 '더 뜨겁게 달립니다'

BMI가 낮은 사람들은 더 활동적이지 않으며 배고프지 않고 '더 뜨겁게 달립니다' 날짜: 2022년 7월 14일 원천: 셀 프레스 요약: 지금까지 비만에 대한 대부분의 연구는 체질량 지수(BMI)가 높은 사람들을 연구하는 데 중점을 두었지만 현재 연구 그룹은 다른 접근 방식을 취하고 있습니다. 과학자들은 BMI가 매우 낮은 개인을 관찰했습니다. 그들의 연구 결과에 따르면 이 사람들은 BMI가 정상 범위인 사람들보다 실제로 훨씬 덜 활동적이며, 자연적으로 더 활동적으로 만드는 신진대사가 있다는 추측과 반대로 됩니다. 또한 BMI가 정상인 사람들보다 음식을 덜 먹습니다. 지금까지 비만에 대한 대부분의 연구는 체질량 지수(BMI)가 높은 사람들을 연구하는 데 초점을 맞추었지만 중국의 연구 그룹은 다른 접근 방식을 취하고 있습니다. 7월 14일 Cell Metabolism 저널에 발표된 연구 에서 과학자들은 BMI가 매우 낮은 개인을 관찰했습니다. 그들의 연구 결과에 따르면 이 사람들은 BMI가 정상 범위인 사람들보다 실제로 훨씬 덜 활동적이며, 자연적으로 더 활동적으로 만드는 신진대사가 있다는 추측과 반대로 됩니다. 또한 BMI가 정상인 사람들보다 음식을 덜 먹습니다. 교신저자인 중국 Shenzhen Institutes of Advanced Technology와 영국 Aberdeen 대학의 교수인 John Speakman은 "우리는 이 사람들이 정말로 활동적이며 많은 음식 섭취와 더불어 높은 활동성 대사율을 가지고 있다는 것을 발견할 것으로 예상했습니다"라고 말했습니다. . "상당히 다른 일이 일어나고 있는 것으로 나타났습니다. 그들은 음식 섭취량과 활동량이 낮았을 뿐만 아니라 갑상선 호르몬 수치 상승과 관련하여 기대 이상으로 높은 안정 시 대사율을 보였습니다." 연구자들은 정상 BMI(범위 21.5~25)를 가진 173명과 "건강한 저체중"(BMI가 18.5 미만)으로 분류된 150명을 모집했습니다. 그들은 섭식 장애가 있는 사람들과 의도적으로 섭식을 제한했다고 말한 사람들 및 HIV에 감염된 사람들을 선별하기 위해 확립된 설문지를 사용했습니다. 그들은 또한 잠재적으로 질병과 관련이 있거나 어떤 종류의 약물을 복용하고 있던 지난 6개월 동안 체중이 감소한 개인을 제외했습니다. 그들은 '주동적으로 운동했다'고 말한 사람들을 배제하지 않았지만 150명 중 4명만이 했다고 말했다. 참가자들은 2주 동안 모니터링되었습니다. 그들의 음식 섭취량은 이산화탄소 생산의 함수로서 체내의 수소와 산소의 전환율 간의 차이를 기반으로 에너지 소비를 평가하는 이중 표지 물법이라는 동위원소 기반 기술로 측정되었습니다. 그들의 신체 활동은 가속도계 기반 모션 감지기를 사용하여 측정되었습니다. 연구자들은 BMI가 정상인 대조군과 비교하여 건강한 저체중 개인이 음식을 12% 덜 섭취한다는 것을 발견했습니다. 그들은 또한 23%로 상당히 덜 활동적이었습니다. 동시에, 이 사람들은 휴식 시 에너지 소비 증가와 갑상선 활동 증가를 포함하여 휴식 시 대사율이 더 높았습니다. 제1저자인 현재 베이징 기술경영대학(Beijing Technology and Business University)에 재학 중인 수메이 후(Sumei Hu)는 "매우 마른 사람들이 활동 수준은 낮았지만 콜레스테롤과 혈압을 포함한 심장 건강 지표는 매우 좋았습니다."라고 말했습니다. "이것은 하류 결과에 관해서 낮은 체지방이 신체 활동을 능가할 수 있음을 시사합니다." 연구자들은 음식 섭취량을 측정했지만 참가자들이 실제로 무엇을 먹고 있는지, 포만감이나 포만감을 측정하지 않았다는 사실을 포함하여 이 연구의 몇 가지 한계를 인정합니다. 팀은 이제 이러한 조치를 포함하는 연구를 포함하여 연구를 확장하고 있습니다. 그들은 또한 정상 체중과 건강한 저체중 개인 간의 유전적 차이를 조사할 계획입니다. 예비 분석은 역할을 할 수 있는 특정 유전자의 단일 뉴클레오티드 다형성을 시사합니다. 이러한 유전적 변화가 생쥐에서 복제되었을 때, 동물은 인간 대상에서 관찰된 표현형의 일부 측면을 가졌습니다. "다음 단계는 표현형 자체에 대해 더 많이 이해하고 표현형을 더 명확하게 생성하는 메커니즘을 이해하는 것입니다."라고 Speakman은 말합니다.