안녕하세요 동여의도 여의주한의원 이주현 원장입니다.

지난 편에서는 영양학 권고가 순수한 과학만으로 만들어지지 않는다는 이야기를 했습니다. 오늘은 한 발 더 들어가서, 연구 자체가 어떻게 우리를 오도할 수 있는지 이야기해 볼게요.

뉴스에서 이런 헤드라인을 본 적 있으실 겁니다.

"○○ 음식 매일 먹으면 심장병 위험 23% 감소" "△△ 섭취, 암 발생률 높인다"

읽는 순간 식단을 바꾸고 싶어집니다. 그런데 이 연구들, 어떻게 설계된 걸까요?

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영양학 연구는 크게 두 종류로 나뉩니다.

하나는 관찰 연구입니다. 특정 집단의 식습관과 질병 발생률을 장기간 지켜보는 방식입니다. 다른 하나는 무작위 대조군 연구(RCT)로, 연구자가 통제된 환경에서 특정 식단을 실제로 적용해 그 효과를 비교합니다.

관찰 연구는 'A와 B가 함께 나타난다'는 상관관계를 보여줄 수 있지만, 'A가 B의 원인이다'라는 인과관계를 증명하지는 못합니다. 채소를 많이 먹는 사람의 건강이 더 좋은 이유가 채소 때문인지, 아니면 그 사람이 운동도 더 하고 가공식품도 덜 먹기 때문인지 구별하기 어렵습니다. '건강한 사람이 채소를 더 먹는 것'일 수도 있다는 말입니다.

여기에 더해, 관찰 연구의 핵심 데이터는 대부분 참가자의 '기억'에 의존한 설문지에서 나옵니다. "지난 1년 동안 블루베리를 얼마나 드셨습니까?" 이 질문에 정확히 답할 수 있는 사람은 거의 없습니다. 그럼에도 이런 불완전한 데이터가 수십 년 후 심혈관질환 발생률과 연결되어 결론으로 제시됩니다.

제가 임상 연구 데이터를 수집하면서 항상 가졌던 의문이 있습니다. 환자에게 "평균적으로 얼마나 술을 드십니까?"라고 물으면 대부분 잠시 고민하다 "글쎄요, 주 2~3회에 소주 한두 병 정도…?"라고 하십니다. 그 답변을 어떻게 하나의 숫자로 기록해야 할까요? 그 숫자가 수십 년 뒤 질병 위험도와 연결된다면 과연 얼마나 신뢰할 수 있을까요.

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그렇다면 최고 수준의 연구 방법인 RCT는 항상 진실을 말해줄까요?

꼭 그렇지만은 않습니다. 같은 데이터도 어떤 이론적 틀로 해석하느냐에 따라 결론이 완전히 달라질 수 있습니다.

2018년 JAMA에 발표된 DIETFITS 연구가 좋은 예입니다. 저지방 식단과 저탄수화물 식단을 12개월 비교했더니 체중 감량 효과가 비슷하게 나왔습니다. 당시 이 결과는 "어떤 식단이든 칼로리만 줄이면 된다"는 근거로 널리 인용되었습니다.

그런데 2023년 다른 연구진이 같은 원본 데이터를 다시 분석했습니다. 두 그룹 모두 체중이 줄어든 진짜 이유는 공통적으로 첨가당, 정제 밀가루, 트랜스지방 섭취를 줄이고 가공이 덜 된 음식을 먹도록 교육받았기 때문이었습니다. 칼로리가 줄어든 것은 원인이 아니라 결과였습니다. 더 중요한 사실은 실험 전 인슐린 분비량이 높았던 참가자일수록 저탄수화물 식단에서 체중 감량 효과가 훨씬 크게 나타났다는 점입니다.

똑같은 연구, 전혀 다른 결론입니다.

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이 모든 이야기가 전달하고 싶은 것은 하나입니다.

연구 결과의 헤드라인에 일희일비하지 않아도 됩니다. "○○가 몸에 좋다더라", "△△는 먹으면 안 된다더라"는 뉴스가 나올 때마다 식단을 바꿀 필요 없습니다. 어떤 연구 방법으로, 어떤 집단을 대상으로, 누구의 자금으로 진행된 연구인지를 함께 물어야 합니다.

무엇보다 중요한 건, 평균적인 연구 결과가 나 자신에게 그대로 적용되지 않을 수 있다는 사실입니다. 수천 명의 평균값보다 내 몸이 어떻게 반응하는지를 직접 관찰하는 것이 때로는 더 정확합니다.

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다음 편에서는 연재의 마지막, 통합과 미래 이야기를 합니다. 새로운 대사의학이 지향하는 방향과, 한의학이 그 안에서 어떤 역할을 할 수 있는지 이야기해 드릴게요.

본 칼럼은 비만대사통합의학회 저 『당질팬데믹』(2026)의 내용을 기반으로 작성하였습니다.

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