한식과 건강이야기

1) 식생활의 특성상 생기는 문제

영양과 관련된 여러 가지 학문적인 연구결과가 발표되는데, 특히 인구집단을 대상으로 하는 역학연구의 경우 그 결과가 서로 모순되기도 하고 또한 일치하더라도 그 정도가 미약한 경우도 많이 있다. 그 이유는 여러 가지가 있겠지만 여기서는 세 가지 이유만 설명하고자 한다.

첫 번째는 사람마다 우리 몸에서 똑같은 기능을 수행하기 위한 영양소의 필요량이 다르다는 것이다. 개인 간의 차이가 있어서 같은 양의 식품을 먹고 같은 식생활을 하더라도 그 사람의 건강 상태는 차이가 있다는 것이다.

이것은 인구집단을 대상으로 하는 역학연구에서 식생활과 질병의 관계를 약화시키고 해석을 어렵게 한다. 두 번째는 그림 12-2에서 보는 바와 같이, 각 영양소는 영양소마다 생리적인 기능이 적절한 범위가 있다.

아주 부족한 경우는 영양부족증을 보이고 심하면 죽음에 이를 것이고, 너무 많이 섭취한 경우도 마찬가지로 독성을 나타내어 질병을 일으키고 심하면 죽음에 이르게 될 것이다. 이 그림에서 보는 바와 같이 많은 영양소가 적절한 생리 적인 기능을 나타내는 범위는 상당히 크다.

즉, 식품의 형태로 적게 또는 많이 먹는다 고 해도 생리적인 기능이 적절한 범위라면 기능상 아무런 차이가 없다. 즉, 역학연구 에서는 섭취 차이가 많을 때만 그 결과가 보여질 수 있다는 것이다.

세 번째는 인구집단에서 그 인구집단의 식품 섭취를 조사해 보면, 대부분 비슷한 범위를 섭취하고 있다는 것이다. 식생활이라는 것이 한 인구집단 안에서 비슷한 주식과 부식을 사용하고 있으므로 달라질 수 있는 범위가 한정되어 있는 것이다.

그래서 어떤 인구집단이 부족한 편이면 부족증에서 경계, 그리고 적절한 범위까지 걸쳐 있을 것이 고 또 많이 섭취하는 경우는 적절에서부터 독성까지 걸쳐 있을 것이다. 그래서 보통 인과관계를 보기 위한 연구의 경우, 한 인구집단의 결과가 다른 인구집단에서 보여지지 않는 경우도 많이 있는 것을 볼 수 있다.

한식의 연구에서 우리나라 사람의 경우 모두 비슷하게 먹고 있어서 관련성을 보일 만큼 범위가 다양하지 않을 수 있다는 것이다. 이렇게 영양소의 경우, 개인 간의 차이는 물론 영양소의 섭취와 생리적인 기능 사이가 일직선으로 된 비례관계가 아닌 것을 염두에 두고 해석해야 하며 한 인구집단 안에 서는 상관관계를 보여 줄 만큼 다양한 섭취분포도 나오기 어렵다는 것을 고려하고 자료를 해석해야 할 것이다.

2) 식이와 건강의 분석의 어려운 문제

식이와 건강과의 관계를 연구하는 영양역학의 경우 노출(exposure)과 결과(outcome) 에 대한 정확한 측정이 연구 결과를 분명히 보여 줄 수 있다. 그러나 식이와 건강과의 연구는 여러 가지 문제가 있다.

다음의 표에서 볼 수 있는 바와 같이 노출을 측정하는 경우도 식이섭취조사의 문제점, 식이섭취조사 방법의 타당성, 식품영양가표 문제, 또 식품섭취조사의 코딩 등 여러 가지 문제가 있다. 또한 결과인 건강 상태의 측정도 정확하게 측정하는 데는 여러 가지 어려움이 있다.

건강과 질병은 실제 흑이나 백같이 분명히 나눌 수 없고 연속선 상에 건강과 질병이 존재하는 것이므로 어디를 우리가 원하는 결과(outcome)로 할 것 인지는 연구 결과에 많은 영향을 미칠 수 있다.

영양역학에서 문제가 되는 부분

● 식이섭취조사 : 데이터조사, 코딩, 조사 자료의 변환

● 식품영양가표 작성 및 이용

● 식품-영양소 변환

● 자료 분석 : 자료 분류, 변이의 조절, 측정오차의 관리, 교란변수의 관리, 양-반응 관계 측정

● 질병 발생 측정 : 진단, 참여도, 시간의 지연, 발생률/유병률, 측정 시점

또한 일반적으로 노출이 일어나고 결과가 생기기까지는 시간이 지체되는데 이것을 정확히 알고 측정하기가 어렵다. 이런 시간의 지연 때문에 식이요인과 질병을 연관시키기 위해서 건강 관련 정보와 연결이 필요한데 여러 가지 복합적인 문제로 이런 것이 쉽지 않다.

이런 복합적인 문제 이외에도 기본적으로 식이 자료는 방대하고 복잡해서 자료의 분석을 제대로 하기 위하여, 자료 정리, 분석 모델의 정립 등 많은 필요한 작업이 있어야만 분석이 가능하다. 여기서 한번 다시 짚어 볼 것은 우리가 알고자 하는 것은 식이요인에 따른 결과, 즉 건강이나 질병 상태이다.

즉, 질병의 발생이나 질병의 위험요인이 식이와 어떤 관계를 가졌나를 역학연구를 통해서 얻고자 할 것이다. 실제 우리가 측정하는 것은 사람들이 섭취했다고 하는 식품을 측정하는 것이다. 그래서 그 결과로 특정 영양소나 식품을 많이 먹은 사람이 질병에 걸렸는지, 혹은 걸리지 않았는지 조사하려고 하는 것이다.

그림 12-3과 같이 사람들이 섭취하는 음식을 조사하고, 우리 몸 안에서 일어나는 여러 단계를 거쳐 질병의 위험요인이 변화되어 질병에 변화가 되는 것을 추정한다. 즉, 먹은 식품의 조사가 우리 몸 안에서 일어나는 모든 단계를 반응할 것으로 생각하는 것이다.

실제 생각해 보면 우리가 먹는 식품은 저장, 조리방법에 따라 달라지며, 식품 중에는 먹지 않는 부분도 있다. 그리고 어떤 식품과 조합을 이루어 식단을 구성했는지에 따라서 우리 몸의 생체이용률은 달라진다.

그러나 우리가 사용할 수 있는 식품영양가 표는 이런 것이 고려되지 않은 단일 값이다. 또한 우리 몸 속에 들어간 식품은 흡수, 운반, 저장, 대사, 배설 등이 다 다르고, 생체이용률은 같이 먹은 성분에 따라 그 효능이 증가하기도 하고 감소해서, 실제 우리 몸에서 이용되는 양은 사람에 따라 다를 수 밖에 없다.

그래서 영양역학에서 분석을 할 때 여러 가지 가정을 해야 한다. 가정은 사람들이 먹었다고 보고하는 것이 실제 섭취한 것이고, 보고된 양은 대략 정확하며, 식품영양가 표에 의해 환산된 영양소의 양은 실제 소비된 양과 같을 것이다.

가정이 어느 정도의 오차를 생기게 하므로 노출 측정의 측정 오차는 조사의 각 단계, 변환의 각 단계에서 생길 수 있으므로 이것을 줄이도록 노력해야 하며 해석 시 고려하여야 한다. 노출 측정의 측정 오차뿐 아니라, 결과(outcome/effect)의 측정에도 많은 오차가 생길 수 있다.

모든 역학연구에서 건강하거나 질병에 걸리거나가 중요한 분류의 기준인 데, 어떤 시점을 그 분류에 사용할 것인가 분명히 정의되어 있어야만 한다. 많은 역학연구에서 결과로 질병 이외에 질병의 위험요인을 결과로 사용한다.

식이가 질병의 위험요인을 변화시켜 질병을 일으킨다는 가정으로, 식이가 질병을 일으킨 다는 것이다. 그런데 이것은 두 가지 문제점을 가지고 있다. 하나는 같은 식이를 섭취한 사람이 모두 위험요인을 가지지 않는다는 것이다.

두 번째는 위험요인이 노출 대신, 즉 식이섭취를 나타내는 것으로 쓰이기도 하고, 또는 결과 대신 쓰이기도 하는 경우가 있어서 혼란을 준다. 실제 이 위험요인은 대개 노출이나 결과와 동시에 측정되는 데, 대부분 어느 정도 시간이 지나야 위험요인의 변화가 오므로 실제 측정해서 분석하더라도 해석에 어려움이 있다.

이렇게 식이와 건강의 연구는 여러 측정 오차가 생길 수 있다는 것 이외에도 위험을 분석하여 양으로 표시하는 데도 많은 어려움이 있다. 실제 역학연구를 통해서 상대위험비를 계산하더라도 식생활은 누구나 하는 것이기 때문에, 흡연 문제처럼 전혀 담배를 피우지 않는 사람과 비교가 어려워 상대 위험비의 숫자는 낮아질 수밖에 없다.

실제 역학의 주요 목표는 질병의 원인을 찾아내고 그 원인들을 변화시킬 수 있는 방법들을 알아냄으로써, 건강을 증진하고 질병의 예방 또는 관리에 도움을 주는 데 있다. 한 가지 단순한 원인에 의해 발생하는 질병은 극히 드물다. 대부분의 질병은 감수성이 있는 개체가 한 가지 또는 그 이상의 원인에 의해 발생하게 된다.

원인에 대한 개념은 다른 과학 분야에서도 마찬가지지만 역학에서도 언제나 논란의 대상이 되고 있다. 역학자들은 질병을 일으키는 단일한 조건상황이 아닌 것을 질병원인이라고 한다는 점에서 특히 실험실적 연구를 주로 하는 학자들에게 비판을 받아오고 있다.

그러나 그런 한정적인 인과관계(causal association) 개념으로는 현재 흔하게 일어나고 있는 질병의 발병원인을 설명할 수 없다.

인과성의 추론이라 함은, 관측된 관련성이 인과관계일 것인지 여부를 정하는 과정을 일컫는 용어로서, 관련성이 인과관계일 수 있다는 평가를 하기 전에 다른 가능한 이유, 예를 들어 우연성에 의한 관련성, 비뚤림(bias)과 교란(confounding)에 의해 발생된 관련성이 아닌지를 배제하여야 한다.

또 연구 결과의 해석 시 많은 주의를 요한다. 특히, 식이와 건강의 연구에서는 여러 가지 다른 해석이 가능한 경우가 많이 있다.

질병 발생의 인과성을 보기 위해서는 관련성의 강도, 일관성, 특이성 등 여러 가지 기준을 합치시킬 때 그 관련성이 인정되나 식이와 건강의 연구에서는 많은 연구 결과가 이 기준을 만족시키기가 어려운 경우가 많다.

그러나 영양역학 연구는 그 결과가 바로 식생활에 응용될 수 있어서, 질병의 예방에 기여할 수도 혹은 그 반대의 결과도 나올 수 있으므로 그 해석에 주의를 해야 한다.

우리나라 음식의 경우, 외국보다 더 복잡하게 여러 가지 식품이 조합을 이루어 섭취 하기 때문에, 연구가 더 어려운 경우가 많고 해석이 쉽지 않으나, 영양역학 연구방법과 제한점을 이해하고, 문제를 해결하면서 연구를 진행해 가면 우리나라 음식이 건강에 좋다는 것이 연구로 밝혀질 수 있을 것이다.