Khoa học cá nhân hóa: Giảm mức cholesterol khi ăn 720 quả trứng trong 30 ngày

Khoa học cá nhân hóa, hay nghiên cứu N=1, đang trao quyền cho mọi người trở thành nhà khoa học công dân và định hình lại tương lai của ngành chăm sóc sức khỏe.

Sinh viên y khoa Harvard Nick Norwitz, người có bằng tiến sĩ sinh lý học tại Oxford, gần đây đã bắt tay vào một thí nghiệm về sức khỏe cá nhân thu hút sự chú ý của công chúng. Chỉ trong một tháng, anh ấy đã ăn 720 quả trứng (trung bình là 24 quả mỗi ngày) và nhận thấy mức LDL-cholesterol giảm 18%. LDL-cholesterol  thường được gọi là “cholesterol xấu”.

Anh ấy không ủng hộ việc ăn trứng cực đoan, đây không phải là cách ăn uống khôn ngoan về lâu dài. Kết quả của thí nghiệm cũng không mang tính cách mạng. Tuy nhiên, câu chuyện đã lan truyền rộng rãi. Nhiều người xem điều này như một tín hiệu để thưởng thức nhiều trứng hơn. Tuy nhiên, kết quả của thử nghiệm có ý nghĩa vượt xa khỏi chế độ ăn uống.

Thí nghiệm của anh Norwitz nêu bật xu hướng ngày càng tăng trong cộng đồng khoa học, nơi các cá nhân cũng như nhà nghiên cứu đang chuyển sang các thí nghiệm thực tế, được cá nhân hóa, thường được gọi là thử nghiệm N trong 1 hoặc nghiên cứu N=1, để trả lời các câu hỏi cấp bách về sức khỏe. Ăn hai chục quả trứng mỗi ngày trong một tháng là một cách dễ hiểu để giúp mọi người hiểu rõ hơn về hiện tượng ăn kiêng phức tạp — và cũng mang lại sự thú vị.

Cách tiếp cận này thể hiện một sự thay đổi đáng chú ý so với nghiên cứu thông thường. Nó đưa ra một cách mới để khoa học y tế thu hút công chúng và trao quyền cho mọi người chịu trách nhiệm về sức khỏe của họ.

Anh Norwitz nói với The Epoch Times: “Video này không thực sự nói về trứng. Đây thực sự là một thử nghiệm xã hội và bài tập suy ngẫm cho cả tôi và bạn”. Anh ấy nói rõ rằng mặc dù ăn hàng trăm quả trứng làm giảm cholesterol nhưng kết quả tương tự có thể không áp dụng cho tất cả mọi người. Ví dụ, những người có phản ứng quá mức – những người tăng cholesterol đột biến sau khi tiêu thụ cholesterol trong khẩu phần ăn – có thể nhận thấy những kết quả khác nhau.

Đó chính xác là vấn đề: Hãy tìm kiếm những gì phù hợp với bạn.

Những hạn chế của nghiên cứu truyền thống

Trong nhiều thập niên, các thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng (RCT) là tiêu chuẩn vàng để xác định loại thuốc, thiết bị và quy trình phẫu thuật nào bác sĩ nên sử dụng. Những nghiên cứu này tìm thấy mức trung bình trên các nhóm lớn người. Mặc dù RCT đã giúp xác định các phương pháp điều trị tốt hơn nhưng thường bỏ qua những khác biệt quan trọng của từng cá nhân. Ví dụ, một người bị căng thẳng hoặc ăn uống kém có thể phản ứng rất khác với điều trị so với người tập thể dục hàng ngày.

Mô hình một kích cỡ phù hợp cho tất cả này nhấn mạnh những hạn chế của nghiên cứu truyền thống trong việc giải quyết sự phức tạp của sức khỏe cá nhân. Mọi người thường thấy mình được kê đơn các phương pháp điều trị đã được chứng minh là có hiệu quả trên số lượng lớn người, nhưng điều đó có thể không phù hợp với đặc điểm sinh học đặc biệt của họ.

Anh Norwitz nói: “Điều bị mất là tính cụ thể và cá nhân. Do đó, các phương pháp điều trị xuất hiện từ những thử nghiệm này – chẳng hạn như statin điều trị cholesterol hoặc thuốc kiểm soát đường máu – có thể chỉ mang lại lợi ích cho một phần nhỏ dân số”.

Vấn đề này thể hiện đặc biệt rõ ràng ở sức khỏe trao đổi chất. Ít hơn 12% người Mỹ được xem là khỏe mạnh về mặt trao đổi chất và các bệnh như béo phì và tiểu đường loại 2 phản ứng rất khác nhau với các giải pháp can thiệp, tùy thuộc vào các yếu tố như di truyền hoặc lối sống. Anh Norwitz lưu ý rằng nhiều loại thuốc bán chạy nhất, ngay cả khi có hiệu quả đối với một số người, chỉ giúp ích cho ít hơn 1/4 số người, còn phần lớn đều không có giải pháp.

Anh Norwitz cho biết anh tin rằng tương lai của nghiên cứu sức khỏe nằm ở cách tiếp cận cá nhân hóa hơn.

Khoa học N=1: Phương pháp tiếp cận cá nhân hóa

Khoa học cá nhân hóa, hay thử nghiệm N=1 – một nghiên cứu chỉ với một người tham gia – đưa ra một giải pháp thay thế cho nghiên cứu dựa trên dân số. Thay vì đưa ra kết luận từ các nhóm lớn, nghiên cứu N=1 tập trung vào từng người, cho phép mọi người trực tiếp kiểm tra xem các giải pháp can thiệp cụ thể ảnh hưởng đến hồ sơ sức khỏe riêng của họ như thế nào.

Ông Michael Snyder, giáo sư di truyền học hàng đầu tại Stanford Medicine, nói với The Epoch Times trong một thư điện tử: “N=1 là tương lai [của nền khoa học]. Tất cả chúng ta đều khác nhau và giờ đây chúng ta có thể thu thập nhiều dữ liệu về một người để đưa ra những khuyến nghị rất cụ thể”.

Bằng cách theo dõi các số liệu cá nhân – chẳng hạn như mức đường huyết, cholesterol máu hoặc trọng lượng cơ thể – mọi người có thể theo dõi tác động của các giải pháp can thiệp như thay đổi khẩu phần ăn, thói quen tập thể dục hoặc dùng thuốc. Sau đó, họ có thể điều chỉnh dựa trên phản ứng của riêng mình.

Ví dụ, một người nào đó đang quản lý hội chứng ruột kích thích có thể thử nghiệm các sửa đổi khẩu phần ăn – chẳng hạn như loại bỏ các loại thực phẩm gây kích ứng cụ thể – và sau đó theo dõi các triệu chứng như đầy hơi hoặc khó chịu. Bằng cách theo dõi nhất quán các triệu chứng này, họ có thể xác định loại thực phẩm hoặc thói quen nào cải thiện hoặc làm bệnh tình trở nên tồi tệ hơn và điều chỉnh cách tiếp cận cho phù hợp.

Ông Snyder nhấn mạnh tầm quan trọng của việc biết các thông tin cơ bản về sức khỏe cá nhân, điều này cho phép phát hiện sớm các vấn đề sức khỏe và tối ưu hóa chiến lược chăm sóc sức khỏe. Ông nói: “Dữ liệu theo chiều dọc là rất cần thiết”.

Khoa học N=1 trao quyền cho mọi người trở thành “nhà khoa học công dân”, thử nghiệm và tinh chỉnh các lựa chọn về sức khỏe để tìm ra thứ phù hợp nhất với cơ thể của chính họ.

Công nghệ đẩy mạnh các thử nghiệm cá nhân hóa như thế nào

Sự phát triển của khoa học N=1 phần lớn được đẩy mạnh bởi những tiến bộ công nghệ cho phép mọi người thu thập và phân tích dữ liệu sức khỏe của chính họ. Một vài thập niên trước, việc theo dõi số liệu sức khỏe cá nhân cần có thiết bị chuyên dụng hoặc xét nghiệm trong phòng thí nghiệm. Giờ đây, đã có các thiết bị như Oura Ring, Fitbit và máy theo dõi đường huyết liên tục cho phép theo dõi sức khỏe tại nhà.

Các thiết bị đeo giúp theo dõi mọi thứ, từ kiểu ngủ đến nhịp tim, trong khi các ứng dụng như MyFitnessPal và Cronometer cho phép người dùng ghi lại bữa ăn và theo dõi lượng dinh dưỡng hàng ngày. Luồng dữ liệu liên tục này cho phép mỗi người đưa ra quyết định sáng suốt hơn về sức khỏe của họ và điều chỉnh các giải pháp can thiệp dựa trên đáp ứng thực tế.

Một cải tiến quan trọng là sự gia tăng các xét nghiệm trong phòng thí nghiệm tại nhà, đo lường các dấu hiệu sinh học như mức đường huyết, cholesterol máu và tình trạng viêm. Các công ty như InsideTracker và Everlywell cung cấp bộ dụng cụ xét nghiệm toàn diện tại nhà, từ đó cung cấp thông tin chi tiết về sức khỏe cá nhân.

Làm cho khoa học có thể tiếp cận được với mọi người

Thí nghiệm có sức lan tỏa về trứng của anh Norwitz không chỉ là nghiên cứu về cholesterol; nó cũng là một thử nghiệm về cách truyền đạt khoa học trong thời đại kỹ thuật số. Bằng cách sử dụng các nền tảng như YouTube, anh Norwitz đã biến một cuộc tự thử nghiệm thường lệ thành một câu chuyện hấp dẫn gây được tiếng vang với nhiều khán giả. Cách tiếp cận của anh cho thấy khoa học, khi được trình bày một cách hấp dẫn và dễ hiểu, có thể khuyến khích người khác tiến hành nghiên cứu sức khỏe của chính họ như thế nào.

Nhiều người đã thử nghiệm sức khỏe của mình mà thường không nhận ra điều đó — cho dù họ đang thử cách ăn kiêng mới, thói quen tập thể dục hay nhịn ăn gián đoạn. Theo anh Norwitz, với sự nghiêm túc và nhận thức cao hơn một chút, những thử nghiệm cá nhân này có thể trở thành những nỗ lực khoa học có ý nghĩa. Anh nói, điều quan trọng là mỗi người phải áp dụng các phương pháp khác nhau đối với sức khỏe của mình, thử nghiệm các chiến lược khác nhau, đo lường kết quả và điều chỉnh dựa trên kết quả.

Công trình của anh Norwitz là một phần của sự thay đổi văn hóa lớn hơn hướng tới việc làm cho khoa học trở nên dễ tiếp cận hơn. Các nhà nghiên cứu đang ngày càng sử dụng nhiều phương tiện truyền thông xã hội, podcast và nền tảng video để vượt qua những người theo học thuật truyền thống và chia sẻ trực tiếp những phát hiện của họ với công chúng. Cách tiếp cận này cho phép hàng triệu người có thể chưa bao giờ đọc một tạp chí học thuật tham gia vào nghiên cứu khoa học theo cách dễ tiếp cận hơn.

Rủi ro và thách thức của khoa học N=1

Mặc dù khoa học N=1 cung cấp những hiểu biết có giá trị, phù hợp với trải nghiệm cá nhân, nhưng điều quan trọng là phải nhận ra những hạn chế và rủi ro tiềm ẩn của nó. Ngay chính những nền tảng giúp khoa học N=1 dễ chia sẻ cũng đặt ra nhiều thách thức.

Mặc dù phương tiện truyền thông xã hội giúp khoa học dễ hiểu hơn, nhưng cũng có nguy cơ đơn giản hóa quá mức hoặc cường điệu hóa thông tin sức khỏe phức tạp. Anh Norwitz thừa nhận rằng khi một thí nghiệm táo bạo được công khai, nó có thể bị hiểu sai hoặc bóp méo, với các tiêu đề hấp dẫn thường thu gọn các phát hiện phức tạp thành những thông điệp đơn giản.

Anh nói: “Tôi chỉ có thể kiểm soát được một phần câu chuyện khi nó được công bố”, và thừa nhận rằng trách nhiệm giải thích chính xác một phần nằm ở cộng đồng lớn hơn.

Khoa học N=1 thiếu sự nghiêm ngặt và kiểm soát của các thử nghiệm truyền thống. Các thí nghiệm cá nhân có thể bị ảnh hưởng bởi hiệu ứng giả dược, sự thiên vị và các biến gây nhiễu. Điều này khiến việc đưa ra kết luận chắc chắn trở nên khó khăn.

Vì lý do này, khoa học N=1 nên được xem là phương pháp bổ sung cho các phương pháp nghiên cứu truyền thống chứ không phải là phương pháp thay thế. Các nhà khoa học như anh Norwitz đang điều hướng ranh giới mong manh này, sử dụng phương tiện truyền thông xã hội như một công cụ để làm cho khoa học dễ tiếp cận mà không làm mất đi tính toàn vẹn của nó. Anh cho biết, chìa khóa là thu hút mọi người vào các cuộc trò chuyện có ý nghĩa để khơi dậy sự tò mò và khuyến khích tư duy phản biện về sức khỏe.

Rào cản tài chính đối với việc đẩy mạnh khoa học

Mặc dù khoa học N=1 và y học cá thể hóa ngày càng được ưa chuộng, nhưng nguồn tài trợ vẫn là rào cản lớn đối với việc phát triển. Các khuôn khổ nghiên cứu y học truyền thống ưu tiên các nghiên cứu lớn do dược phẩm tài trợ hơn là các phương pháp tiếp cận được cá nhân hóa, chẳng hạn như y học lối sống và các giải pháp can thiệp về sức khỏe chuyển hóa.

Năm 2019, Viện Y tế Quốc gia (NIH) đã phân bổ khoảng 1.9 tỷ USD cho nghiên cứu dinh dưỡng, bao gồm các nghiên cứu về khẩu phần ăn uống và lối sống. Ngược lại, hàng chục tỷ USD đã được chi cho nghiên cứu dược phẩm và y sinh. Sự chênh lệch về nguồn tài trợ này vẫn tồn tại mặc dù có nhiều bằng chứng cho thấy việc thay đổi lối sống, chẳng hạn như khẩu phần ăn uống và tập thể dục, có thể ngăn ngừa hoặc thậm chí đảo ngược các tình trạng mạn tính như bệnh tiểu đường loại 2.

Anh Norwitz nói: “Ai kiếm được tiền nếu tôi chỉ cho mọi người cách đảo ngược bệnh tiểu đường bằng ăn uống?”. Trong khi các công ty dược phẩm có động lực tài chính mạnh mẽ để phát triển và tiếp thị thuốc, các giải pháp can thiệp tập trung vào thay đổi lối sống lại thiếu các mô hình lợi nhuận tương đương. Do đó, nghiên cứu trong các lĩnh vực như sức khỏe chuyển hóa thường bị gạt sang một bên để ưu tiên phát triển thuốc.

Anh Norwitz cho biết anh nhận thức sâu sắc về những thách thức về tài trợ này và nghĩ rằng các nhà khoa học nên thích nghi với thực tế của bối cảnh tài trợ hiện đại. Anh nói: “Nếu bạn công bố một bài báo và không ai đọc nó, thì liệu nó có được công bố không?”. Các con đường học thuật truyền thống dựa vào các ấn phẩm và trích dẫn không còn đủ để đảm bảo sự hỗ trợ có ý nghĩa nữa. Đặc biệt là trong các lĩnh vực thiếu kinh phí như y học lối sống, các nhà khoa học phải sáng tạo để thu hút sự chú ý và nguồn lực.

Anh Norwitz cho biết đây là lúc sức mạnh của sự tham gia xã hội phát huy tác dụng. Bằng cách biến thí nghiệm của mình thành một thông điệp lan tỏa, anh đã thu hút được những nhà tài trợ tiềm năng, những người có thể không đầu tư cho nghiên cứu này.

Anh lưu ý: “Tôi sẽ không nhận được 10 triệu đô la từ NIH với tư cách là một người ngoài 20 tuổi để thực hiện một nghiên cứu về chuyển hóa, nhưng tôi có thể nhận được từ một nhà tài trợ tư nhân nếu tôi có sự hiện diện trên phương tiện truyền thông xã hội và họ thích những gì tôi làm”.

Thí nghiệm 720 quả trứng

Anh Norwitz bắt đầu thử nghiệm xem việc thực hành cách ăn uống rất giàu cholesterol sẽ ảnh hưởng đến LDL, hay cholesterol “xấu” như thế nào. Trong 30 ngày, anh Norwitz đã ăn 24 quả trứng mỗi ngày – trung bình một quả trứng mỗi giờ – tổng cộng 720 quả trứng và 133,000 mg cholesterol.

Trong hai tuần đầu tiên, anh Norwitz ăn ít carbohydrate và nhiều chất béo, tương tự như cách ăn ketogenic. Mặc dù lượng cholesterol nạp vào cao, LDL của anh ấy đã giảm 2% trong hai tuần đầu tiên, phù hợp với nghiên cứu cho thấy cholesterol trong khẩu phần ăn không ảnh hưởng đáng kể đến cholesterol máu đối với hầu hết mọi người. Trong hai tuần cuối cùng, anh Norwitz đã bổ sung 60 gam carbohydrate ròng (không tính lượng chất xơ) mỗi ngày, chủ yếu từ các loại trái cây như chuối và quả mọng. Sự thay đổi nhỏ này đã giúp LDL của anh giảm 18% vào cuối tháng.

Anh Norwitz là một người phản ứng quá mức khối nạc, một nhóm nhỏ những người gầy có LDL cao khi áp dụng chế độ ăn ít carbohydrate. Vì vậy, anh Norwitz đã sử dụng thí nghiệm này để khám phá cách cơ thể mình phản ứng với lượng cholesterol cao như nào. Thông thường, những người phản ứng quá mức khối nạc có LDL tăng là một phần của mô hình chuyển hóa bao gồm HDL hay “cholesterol tốt” cao và triglyceride thấp. Tuy nhiên, như thí nghiệm của anh đã chỉ ra, ngay cả một lượng nhỏ carbohydrate cũng có thể làm giảm đáng kể LDL ở nhóm này. Kết quả làm sáng tỏ cách khẩu phần ăn ảnh hưởng đến cholesterol ở những người có phản ứng chuyển hóa khác biệt.

Áp dụng khoa học N=1 vào cuộc sống

Sự trỗi dậy của khoa học N=1 không chỉ dành cho các nhà nghiên cứu hoặc chuyên gia chăm sóc sức khỏe mà còn là cách tiếp cận mà bất kỳ ai cũng có thể áp dụng. Bằng cách chú ý đến cách cơ thể phản ứng với những thay đổi trong khẩu phần ăn uống, tập thể dục hoặc thuốc men, bạn có thể trở thành nhà khoa học trong hành trình sức khỏe của chính mình.

Anh Norwitz cho biết: “Khoa học không chỉ dành cho những người được đào tạo chính quy. Khoa học là một quá trình mà mọi con người đều có thể tham gia”.

Sau đây là một phạm vi đơn giản để bạn bắt đầu thử nghiệm với sức khỏe của chính mình:cholesterol

• Xác định kết quả mà bạn quan tâm: Xác định một khía cạnh sức khỏe cụ thể mà bạn muốn cải thiện, ví dụ như giảm đầy hơi hoặc cải thiện giấc ngủ.

• Xây dựng một giả thuyết: Dự đoán những thay đổi nào có thể cải thiện tình trạng của bạn. Ví dụ, bạn có thể đưa ra giả thuyết rằng việc loại bỏ sữa sẽ cải thiện quá trình tiêu hóa.
• Chọn một giải pháp can thiệp: Chọn một hành động cụ thể để kiểm tra giả thuyết. Ví dụ, bạn có thể cắt giảm sữa trong một tháng.

• Theo dõi và thu thập dữ liệu: Sử dụng nhật ký hoặc ứng dụng để theo dõi các triệu chứng và số liệu sức khỏe, thu thập cả dữ liệu định tính (cảm giác) và dữ liệu định lượng (ví dụ: mức đường máu).
• Đánh giá kết quả: Sau một khoảng thời gian đã xác định trước, hãy xem lại dữ liệu. Các triệu chứng của bạn có cải thiện không?
• Điều chỉnh và tinh chỉnh: Dựa trên những phát hiện của bạn, hãy điều chỉnh chiến lược. Giữ nguyên các thay đổi nếu chúng có hiệu quả và thử một cách tiếp cận khác nếu chúng không hiệu quả. Nghĩa là cần duy trì việc điều chỉnh chiến lược để xác định phương pháp nào phù hợp nhất với cơ thể.

Trước khi bắt đầu bất kỳ thử nghiệm cá nhân nào, hãy tham khảo ý kiến ​​của chuyên gia chăm sóc sức khỏe. Bác sĩ có thể giúp bạn đo các số liệu sức khỏe quan trọng trước và sau khi can thiệp để đảm bảo an toàn cho thử nghiệm.

Trao quyền cho thế hệ các nhà khoa học công dân mới

Sự trỗi dậy của khoa học N=1 đánh dấu sự thay đổi không chỉ trong cách chúng ta tiến hành nghiên cứu y khoa mà còn trong cách chúng ta suy nghĩ về sức khỏe của mình. Bằng cách áp dụng phương pháp tiếp cận cá nhân hóa đối với các giải pháp can thiệp sức khỏe, mọi người có thể khám phá ra phương pháp nào hiệu quả nhất đối với đặc điểm sinh học riêng biệt của họ – cho dù là kiểm soát bệnh mãn tính hay tối ưu hóa sức khỏe tổng thể.

Anh Norwitz cho biết “Không có một phương pháp tiếp cận ‘tốt nhất’ nào”, nhưng sự thật đáng khích lệ là “mọi người đều có thể đạt được sức khỏe trao đổi chất”,

Anh cho biết anh hình dung ra một tương lai mà những phát hiện từ vô số thí nghiệm cá nhân không bị cô lập mà được chia sẻ trên toàn cộng đồng được kết nối. Nếu các thí nghiệm cá nhân có thể dễ dàng được tổng hợp, phân tích và so sánh, chúng ta có thể xây dựng một cơ sở dữ liệu khổng lồ về những hiểu biết thực tế. Điều này có thể đẩy nhanh các khám phá y khoa và tinh chỉnh các giải pháp sức khỏe vượt xa những gì nghiên cứu truyền thống có thể đạt được một mình.

Với những tiến bộ liên tục trong công nghệ và sự trỗi dậy của khoa học công dân, ranh giới giữa các nhà nghiên cứu chuyên nghiệp và công chúng sẽ tiếp tục mờ nhạt. Khoa học không còn giới hạn trong phòng thí nghiệm nữa. Nó nằm trong tay những người sẵn sàng quan sát, thử nghiệm và kiểm soát sức khỏe của họ. Trong bối cảnh này, anh Norwitz cho biết, khoa học N=1 có thể là chìa khóa cho một tương lai hợp tác và cá nhân hóa hơn cho y học.

“Cuộc sống của bạn là một thí nghiệm N=1”, anh Norwitz lưu ý.