다이어트를 할 때 '단식'에 너무 의존하지 않는 것이 좋은 이유가 뇌과학으로 확인되다!

다이어트를 할 때 '단식'에 너무 의존하지 않는 것이 좋은 이유가 뇌과학으로 확인되다!

체중이 증가하면 신경이 쓰이고 이는 어떻게든 하기 위해 음식의 양을 줄임으로써 체내의 에너지를 고갈시키고 체내의 지방을 연소시키려는 '단식'에 가까운 다이어트 방법이 취하기도 한다. 그러나 쥐를 이용한 실험에서는 동물의 몸에는 먹은 양이 적어지면 체내에서 소비하는 에너지의 양을 줄이는 회로가 갖추어져 있어 극단적인 단식은 역효과라는 것이 증명되고 있다. 

케임브리지대학·대사 연구랩의 연구팀은 쥐를 이용한 실험을 실시했다. 뇌 시상하부에 있는 뉴런(신경세포)의 일종으로 식욕 충족과 관련된 '아그치 관련 펩타이드(AgRP)'의 작용을 조사한 결과 체내에 주입되는 칼로리량이 적은 경우에는 에너지 소비를 줄이고 체중 감소를 억제하는 메커니즘이 존재하는 것으로 연구팀은 확인했다고 밝혔다. 

연구팀은 유전자 조작기술을 이용해 생쥐의 체내에서 AgRP의 기능을 켜고 끌 수 있는 상태를 만들어냈고 뉴런의 기능이 생쥐에게 어떤 영향을 주는지 조사했다. 마우스는 특수한 용기 안에 놓여 소비한 에너지의 총량을 정확하게 측정할 수 있는 환경이 조성돼 있었다는 것이다. 또한 체온을 외부에서 측정하는 것으로도 에너지 소비를 측정하는 방법을 취했다고 한다. 

연구에서 AgRP는 체내에서 소비되는 칼로리의 양을 결정하고 연소하는 에너지의 양을 결정하는 '서모스탯'과 같은 기능을 보이는 것으로 밝혀졌다. AgRP가 활성화되면 동물들은 식욕을 느끼고 음식을 채취하여 체내에서 에너지를 소비하려고 한다. 그러나 음식을 찾을 수 없는 상황에 놓이면 이 뉴런이 얌전하지 활동을 줄임으로써 체내 에너지 소비를 줄일 수 있다고 한다. 즉 이는 체내에서 에너지가 소비되지 않고 지방에 축적된 에너지가 소비되지 않게 되는 상황으로 이어진다. 


연구를 이끈 클레멘스 브루에 박사는 "연구에서는 뇌 안에 있는 여러 뉴런이 연계함으로써 식욕과 에너지 소비량을 제어하고 있는 것으로 나타났다. 음식이 있을 때는 이들 뉴런은 우리에게 먹으라고 촉구하지만 음식이 없을 때는 우리 몸을 모종의 안전모드에 넣어 에너지 소비를 줄이려고 한다고 말했다. 

음식이 있을 때는 먹고 없을 때는 에너지 소비를 억제하는 이 회로의 구조는 생물이 기아상태에서도 오래 살아 생존경쟁에서 살아남기 위해 각인되어 온 것이라고 할 수 있다. 논문의 주 집필자인 루크 버크 박사는 이 연구 성과는 과식증과 비만에 대한 대처요법을 만드는 데 참고가 될 수 있다. 그동안 체중을 줄이고 싶은 사람에 대한 최선의 대처 방법은 몇 가지 운동을 조합하는 것과 칼로리 섭취를 적당히 하는 것이다라고 덧붙였다. 

연구팀에 의한 논문은 다음의 링크를 통해 확인할 수 있다. 

mTORC 1 in AGRP neurons integrates exteroceptive and interoceptive food-related cues in the modulation of adaptive energy expenditure in mice | eLife

https://elifesciences.org/articles/22848

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mTORC1 in AGRP neurons integrates exteroceptive and interoceptive food-related cues in the modulation of adaptive energy expendi

 

mTORC 1 in AGRP neurons integrates exteroceptive and interoceptive food-related cues in the modulation of adaptive energy expenditure in mice | eLife
https://elifesciences.org/content/6/e22848%20

Why our brain cells may prevent us burning fat when we're dieting
https://medicalxpress.com/news/2017-05-brain-cells-fat-dieting.html

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